random

Random类 (java.util) Random类中实现的随机算法是伪随机，也就是有规则的随机。在进行随机时，随机算法的起源数字称为种子数(seed)，在种子数的基础上进行一定的变换，从而产生需要的随机数字。 相同种子数的Random对象，相同次数生成的随机数字是完全相同的。也就是说，两个种子数相同的Random对象，第一次生成的随机数字完全相同，第二次生成的随机数字也完全相同。这点在生成多个随机数字时需要特别注意。 下面介绍一下Random类的使用，以及如何生成指定区间的随机数组以及实现程序中要求的几率。 1、Random对象的生成 Random类包含两个构造方法，下面依次进行介绍： a、public Random() 该构造方法使用一个和当前系统时间对应的相对时间有关的数字作为种子数，然后使用这个种子数构造Random对象。 b、public Random(long seed) 该构造方法可以通过制定一个种子数进行创建。 示例代码： Random r = new Random(); Random r1 = new Random(10); 再次强调：种子数只是随机算法的起源数字，和生成的随机数字的区间无关。 2、Random类中的常用方法 Random类中的方法比较简单，每个方法的功能也很容易理解。需要说明的是，Random类中各方法生成的随机数字都是均匀分布的

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Python常用模块 1、time模块 在Python中，通常有这三种方式来表示时间：时间戳、元组(struct_time)、格式化的时间字符串： (1) 时间戳(timestamp) ：通常来说，时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。我们运行“type(time.time())”，返回的是float类型。 (2) 格式化的时间字符串 (Format String)： ‘1988-03-16’ (3) 元组(struct_time) ：struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年，月，日，时，分，秒，一年中第几周，一年中第几天等） import time print(time.time()) #时间戳 （给计算机看的） print(time.localtime()) #元组结构化时间（操作时间的) print(time.strftime('%Y %m %d %X')) #让人可以直观看出来的 #time.gmtime()方法把时间戳变成结构化时间； print(time.gmtime(888888888)) #time.mktime（）方法把结构化时间转换成时间戳 print(time.mktime(time.localtime())) print(time.localtime()) print

C 语言 整数 #include < stdlib.h > 通用公式：rand()%n+a; //a为起始值，n为整数范围 (rand()%(b-a))+a+1; //获得(a,b)的随机数 (rand()%(b-a))+a; //获得[a,b)的随机数 (rand()%(b-a+1))+a; //获得[a,b]的随机数 浮点数 (double)rand()/(RAND_MAX +0.0); // 获得[0,1]之间的浮点数 (double)rand()/(RAND_MAX +1.0); // 获得[0,1)之间的浮点数 rand()+(double)rand()/RAND_MAX; //获得随机小数 C++ # include <random> std : : vector < int > s_random_color_r ( 255 ) , s_random_color_g ( 255 ) , s_random_color_b ( 255 ) ; std : : iota ( s_random_color_r . begin ( ) , s_random_color_r . end ( ) , 1 ) ; std : : iota ( s_random_color_g . begin ( ) , s_random_color_g . end ( ) , 1 ) ; std :

文章目录 abstract 1.introduction 1.2 条件模型 2.标签偏差问题 3.CRF 提出条件随机场CRF abstract 我们提出了条件随机场，这是一个建立概率模型来分割和标记序列数据的框架。相对于隐马尔可夫模型和随机语法，条件随机场在这类任务中有几个优势，包括能够放松这些模型中做出的强独立性假设。条件随机域也避免了最大熵马尔可夫模型(MEMMs)和其他基于有向图模型的判别马尔可夫模型的基本限制，这些模型可能会偏向于后继状态较少的状态。我们提出了条件随机场的迭代参数估计算法，并将得到的模型在合成和自然语言数据上与HMMs和MEMMs的性能进行了比较。 1.introduction 对序列进行分割和标记的需求出现在许多不同的问题中。隐马尔可夫模型(HMMs)和随机语法（stochastic grammars ）是这类问题的常用概率模型。 生成模型 赋予成对观测序列和标记序列一个联合概率; 参数：最大化似然估计MLE 观察序列：单词–x 标注：词性/ner类型–y 困难： 表示多个相互作用的特征或观测的长期依赖关系是不实际的 解决：条件模型 为了定义观察和标记序列的联合概率，生成模型需要枚举所有可能的观察序列，通常需要一个表示，其中的观察是适合任务的原子实体，如单词或核苷酸。特别是，表示多个相互作用的特征或观测的长期依赖关系是不实际的

import random print(random.random()) #0.1-1 print(random.randint(1,8)) #1-8 print(random.choice("helloworld")) #h e l l o w o r l d 打散字符串，随机输出一个。 print(random.choice(["123","456","777"])) #[]这种形式？？？777 print(random.choices(["123","456","777"])) #[]这种形式？？？ str 字符串['777'] # print(help(random.shuffle)) # print(random.shuffle())######干啥的不知道？ print(random.sample("helloworld",2)) #这个可以定义选出2个，并返回['e', 'l'] print(random.sample(["123","456","777"],2))#同上，，，['456', '777'] 可随机输出2个 print(random.randrange(1,200))#输出不包含200，最后一个不包含的情况用的比较多哦。 玩个随机数 import random def v_code(): code = "" for i in range(5): add

ES6 从6入门到10放弃(耐心) 语法本身并不重要，怎么解决问题！怎么更好的解决问题才是本质 ES6 --> ES7、8、9、10 利用新技能拓宽解决问题的思路 全新的JavaScript体系 字符串模板（直接赋值变量，支持表达式） 监听数据 自定义数据结构，遍历 ES7 --> ES10 全新体系,改变JS书写习惯 学习方法 体验乐趣 1天 进入状态 10天 养成习惯 1个月后 收获知识 3个月后 行程思维习惯 5个月后 ES6 基础语法 _作用域 Let & Const 全局作用域 var abc = 1234 (全局变量) abcd = 2345 （全局作用域）（作为window属性使用,可被删除） window.delete abcd // true 函数作用域 - 块状作用域 function test(){ var a = 3 函数作用域 if(true){ 块状作用域 } function test2(){ var b = 4 let c = 4 // let 当前{}块状作用域 return a + b } //作用域链,向上找 test2() 函数作用域 } 动态作用域 window.a = 3 function test(){ console.log(this.a) } // this 动态作用域变量 test() test.bind({a:100})()

1. Math类的random方法 Math.random () 返回的是：返回带正号的 double 值，该值大于等于 0.0 且小于 1.0。 (int)(Math.random()*10）返回0到9的随机数。 (int)(Math.random()*n) 返回0到n-1的随机数。 (int)(Math.random()*100）+1 返回1到100之间的随机数，前面返回0到99之间的随机数，加1就成了1到100之间的随机数。 2. Java中的Random类 Random random=new Random(); random.nextInt();返回的是int型的范围的随机数 random.nextInt(10);返回的是0到9范围的随机数 random.nextInt(100)+1;就生成1到100之间的随机数 random.nextInt(n)+m;就返回m到m+n-1之间的随机数 来源： CSDN 作者： xy405580364 链接： https://blog.csdn.net/xy405580364/article/details/103692962

目录 2048 一、设计思路 1、游戏规则 2、思路 二、代码实现 1、存储结构 2、初始化游戏数据 3、向左合并 4、其他方向合并 5、产生新的方块 6、源代码 7、实例演示 三、问题 2048 一、设计思路 1、游戏规则 想要制作游戏，首先需要了解游戏的规则，下面就来介绍2048的游戏规则 2048游戏共有16个格子，初始时初始数字由2或者4构成。 手指向一个方向滑动，所有格子会向那个方向运动。 相同数字的两个格子，相撞时数字会相加。 每次滑动时，空白处会随机刷新出一个数字的格子。 当界面不可运动时（当界面全部被数字填满时），游戏结束；当界面中最大数字是2048时，游戏胜利。 2、思路 了解了游戏规则接下来就好办多了，规则中最重要的是：向某个方向滑动格子就会向哪儿滑，并且相撞的数字相加 根据最重要的规则，我偷了一个懒，想到了以下策略 首先完成 向左滑动 功能 向右滑动 的功能可以借助 向左滑动 的功能 将游戏界面逆时针旋转180° 向左滑动 还原界面，将界面顺时针旋转180° 向上滑动 、 向下滑动 以此类推 通过以上分析，可以得知 向左滑动 的功能是最重要，其他方向都可以借助它来完成，因此接下来将分析怎么完成 向左滑动 的功能 游戏中说共有4行4列16个格子，有4行我们就可以采用循环，一次合并一行，总共4个循环，所以 向左滑动 又可以分解为向左合并一行 向左合并

结对编程： 一： 根据老师要求在第二次作业基础上做增量开发， 我们完成了老师的具体要求 1:处理用户的具体输入，例如输入字母或符号等，处理除法运算中分母为 零的情况，吃力结果为负的情况，保证是小学生水平不出现负数。 2:设定倒计时。 3:用户可以设定随机整数的范围和题目数量。 4：用户可以选择计算类型，例如加减乘除，或可以选择随机生成四则运 算中的一种。 二： 设计思路 1：在上次作业的基础上，我们在窗体上再放两个textBox控件，由用户填写取值范围；放一个Timer控件，设定倒计时。 2：当定义Random()方法的时候，再定义一个变量m，如果第一个数小于第二个数，就由m来转换第一个数和第二个数的位置。 3：在除法运算中考虑到分子和分母都有可能为0的情况，所以在运行除法运算之前，就要求取值范围不能从0开始。 三：ＰＳＰ耗时分析 PSP2.1 Personal Software Process Stages Time（h） Planning 计划 １３ • Estimate 估计这个任务需要多长时间 １３ Development 开发 １１ • Analysis 需求分析 0.5 • Design Spec 生成设计文档 ２ • Coding Standard 代码规范 １ • Design 具体设计 １ • Coding 具体代码 3 • Code Review 代码复审 2