seed

函数原型：tf.random_normal_initializer(mean=0.0, stddev=1.0, seed=None, dtype=tf.float32) 返回一个生成具有正态分布的张量的初始化器。 参数： mean:python标量或标量tensor,产生的随机值的平均值。 stddev：一个python标量或一个标量tensor,标准偏差的随机值生成。 seed：一个Python整数。 用于创建随机seed有关行为，请参阅官网API：set_random_seed。 dtype：数据类型， 只支持浮点类型。 函数返回：产生具有正态分布的张量的初始化器。 转自： https://blog.csdn.net/eml_jw/article/details/72880708 来源： https://www.cnblogs.com/0405mxh/p/11643908.html

1. 重复的随机数 废话不多说，首先我们来看使用seed的一个很神奇的现象。 func main() { for i := 0; i < 5; i++ { rand.Seed(time.Now().Unix()) fmt.Println(rand.Intn(100)) } } // 结果如下 // 90 // 90 // 90 // 90 // 90 可能不熟悉seed用法的看到这里会很疑惑，我不是都用了seed吗？为何我随机出来的数字都是一样的？不应该每次都不一样吗？ 可能会有人说是你数据的样本空间太小了，OK，我们加大样本空间到10w再试试。 func main() { for i := 0; i < 5; i++ { rand.Seed(time.Now().Unix()) fmt.Println(rand.Intn(100000)) } } // 结果如下 // 84077 // 84077 // 84077 // 84077 // 84077 你会发现结果仍然是一样的。简单的推理一下我们就能知道，在上面那种情况，每次都取到相同的随机数跟我们所取的样本空间大小是无关的。那么唯一有关的就是seed。我们首先得明确seed的用途。 2. seed的用途 在这里就不卖关子了，先给出结论。 上面每次得到相同随机数是因为在上面的循环中，每次操作的间隔都在毫秒级下，所以每次通过

Odd thing happens when in R when I do set.seed(0) and set.seed(1); set.seed(0) sample(1:100,size=10,replace=TRUE) #### [1] 90 27 38 58 91 21 90 95 67 63 set.seed(1) sample(1:100,size=10,replace=TRUE) #### [1] 27 38 58 91 21 90 95 67 63 7 When changing the seed from 0 to 1, I get the exact same sequence, but shifted over by 1 cell! Note that if I do set.seed(2), I do get what appears to be a completely different (random?) vector. set.seed(2) sample(1:100,size=10,replace=TRUE) #### [1] 19 71 58 17 95 95 13 84 47 55 Anyone know what's going on here? This applies to the R implementation of the

I am using Ruby on Rails 3 and I am trying to seed data in my application database. In 'RAILS_ROOT/models/user.rb' I have: class User < ActiveRecord::Base attr_accessible #none validates :name, :presence => true validates :surname, :presence => true validates :email, :presence => true end In 'RAILS_ROOT/db/seeds.rb' I have: # Test 1 User.find_or_create_by_email ( :name => "Test1 name", :surname => "Test1 surname", :email => "test1@test1.test1" ) # Test2 User.find_or_create_by_email ( :name => "", :surname => "", :email => "test2@test2.test2" ) So, running in the Terminal rake db:seed of course

题意： 给定数组a[]的生成方式，然后b[i]=∑a[j] ，(i%j==0)，求所有b[i]的异或和。所有运算%2^32; 思路： 高维前缀和的思想，先筛出所有素数，然后把每个素数当成一维，那么分开考虑即可。复杂度O(NloglogN)； #include<bits/stdc++.h> #define rep(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++) using namespace std; const int maxn=20000010; #define uint unsigned int uint seed; inline uint getnext(){ seed^=seed<<13; seed^=seed>>17; seed^=seed<<5; return seed; } uint a[maxn],ans; bool vis[maxn];int p[maxn/10],cnt,N; void solve() { rep(i,2,N){ if(!vis[i]) p[++cnt]=i; for(int j=1;j<=cnt&&i*p[j]<=N;j++){ vis[i*p[j]]=1; if(i%p[j]==0) break; } } rep(i,1,cnt) for(int j=2;p[i]*j<=N;j++) a[p[i]*j]+=a[j]; ans=a[1

一、随机数生成器： 编写一个方法，使用以上算法生成指定数目（比如1000个）的随机整数。 源代码 package org.yuan.Day3; import java.util.Scanner; public class RandomNumber { static Scanner sc=new Scanner(System.in); static public void Random(long seed) { long n,x1; System.out.println("请输入想要产生的随机数的个数："); n=sc.nextLong(); for(long i=1;i<=n;i++) { x1=(16807*seed)%(Integer.MAX_VALUE); System.out.println(x1); seed=x1; } } public static void main(String []args) { long a; a=(long)(Math.random()*100); Random(a); } } 二、方法重载 public class MethodOverload { public static void main(String[] args) { System.out.println("The square of integer 7 is " +

一、动手动脑： 编写一个方法，使用以上算法生成指定数目（比如1000个）的随机整数。 package sss; import java.util.Random; import java.util.Scanner; public class RondomNumber { public static void main(String[] args) { Scanner in=new Scanner(System.in); System.out.println("输入要生成的随机数个数："); int n=in.nextInt(); int c=0; Random m=new Random(System.currentTimeMillis()); int seed=m.nextInt(); seed=(7^5*seed+c)%(2^31-1); for(int i=0;i<n;i++) { seed=(7^5*seed+c)%(2^100); System.out.println(seed); } } } 二、请看以下代码，你发现了有什么特殊之处吗？ public class MethodOverload { public static void main(String[] args) { System.out.println("The square of integer 7 is "

编写一个方法，使用以上算法生成指定数目（比如1000个）的随机整数。 import java.util.Scanner; public class Random { public static void main(String[] args) { Scanner input=new Scanner(System.in); int n; System.out.println("输入随机数个数"); n=input.nextInt(); int seed=1; int c=0; int num=0; for(int i=0;i<n;i++){ seed=(7^5*seed+c)%(2^100); num++; System.out.print(seed+" "); if(num%10==0) { System.out.println(); } } } } 　　运行截图： 来源： https://www.cnblogs.com/xjmm/p/11595008.html

I'm current stuck in the random generator. The requirement specification shows a sample like this: Random rand = new Random(3412); The rand result is not directly given out, but used for other performance. I'd written the same code as above to generate a random number by a seed 3412. however, the result of the rest performance is totally different with sample. The generating result is 518435373, I used the same code tried on the online c# compiler, but getting different result of generation which is 11688046, the rest performance result was also different with the sample. So I'm just wondering