1《统计计算》第一部分(随机数的产生原理与算法)--陈雅颂(1稿)随机变量的生成的基本定理 定理： 若F(x)是任意随机变量X的CDF(累积分布函数)，则:Y=F(X) 服从于U(0,1)，且与X的分布特性无关 说明性证明： 令Y=F(X)，F(x)是X的CDF；Y也是一个随机变量，令G(y) 为Y的CDF。 G(y) = P(Y<=y) = P(F(X) <=y) = P(X<
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2023-11-03 22:17:36
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# 深度学习与随机数预测
## 引言
随机数在众多领域均有广泛应用，如金融交易、数据加密和科学模拟等。虽然随机数本身是不可预测的，但利用深度学习技术，我们可以在一定程度上对随机数生成的模式进行捕捉和预测。这也引起了众多研究者的关注，尤其是近些年深度学习的迅猛发展，为这一领域带来了新的可能性。
## 深度学习概述
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通常由多个层级構成的神经元节点组成。
作者：鱼羊出品：量子位（ID：QbitAI）AI时代，以AI之名行骗的“伪AI”产品屡见不鲜，甚至影响越来越广泛。有位名叫阿文德·纳拉亚南（Arvind Narayanan）的普林斯顿CS副教授坐不住了。他炮轰道：某些公司为了卖货，利用公众的不了解，不管卖的是什么通通贴上“AI”的标签。更可怕的是，像AlphaGo这样优秀的AI们吸引来了大量的投资者。光环之下，“伪AI”产品同样能募集到巨额资金，
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2023-12-01 15:53:14
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# 深度学习中的随机数生成
## 引言
在深度学习中，算法的有效性往往依赖于随机数生成的正确性。随机数在参数初始化、数据增强以及模型训练等多个环节扮演着至关重要的角色。本篇文章将详细介绍如何在深度学习中实现随机数生成，帮助你理解随机数的使用方式及其重要性。
## 流程图
以下是实现深度学习随机数生成的基本流程图：
```mermaid
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Python数据分析入门日记Day5——科学技术库Numpy：生成随机数今天学习了在Numpy中生成随机数，主要运用到random模块，这是关于学习Python科学数据库Numpy的最后一天啦，内容很轻松。1、random.rand()利用random.rand()函数，可以生成在0~1范围内满足均匀分布的随机数。在“()”中输入数字4，将生成4个数字，满足均匀分布。若要生成满足均匀分布的二维数组
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2023-08-26 13:29:16
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目的Python中内置了一个random库，用来产生随机数其内置的算法为梅森算法（Mersenne Twister）梅森算法具体内容可见：我们今天要关心的是梅森算法，也就是预测随机数首先简单了解一下什么是梅森算法梅森旋转算法可以产生高质量的伪随机数，并且效率高效，弥补了传统伪随机数生成器的不足。梅森旋转算法的最长周期取自一个梅森素数:由此命名为梅森旋转算法。常见的两种为基于32位的MT1993
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2023-07-29 20:23:12
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结构化数据的预处理前面所展示的一些示例已经很让人兴奋。但从总体看，数据类型还是比较单一的，比如图片，比如文本。 这个单一并非指数据的类型单一，而是指数据组成的每一部分，在模型中对于结果预测的影响基本是一致的。 更通俗一点说，比如在手写数字识别的案例中，图片坐标(10,10)的点、(14,14)的点、(20,20)的点，对于最终的识别结果的影响，基本是同一个维度。 再比如在影评中，第10个单词、第2
目录一、随机数的应用二、随机数的性质三、伪随机数生成器1.伪随机数生成器的结构1）伪随机数生成器的内部状态2）伪随机数生成器的种子四、对伪随机数生成器的攻击一、随机数的应用1）生成密钥对称密码和消息认证码2）生成密钥对公钥密码和数字签名3）生成初始化向量分组密码的模式（CBC、CFB、OFB）4）生成nonce防御重放攻击和分组密码的CTR模式5）生成salt（盐）基于口令的密码（PBE）&nbs
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2024-06-07 08:40:46
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目录1 参数2 算例实现 2.1 算例2.2 单目标预测-DecisionTreeRegressor2.3 多目标预测MultiOutputRegressor1 参数n_estimators：森林中决策树的数量。默认100 表示这是森林中树木的数量，即基基评估器的数量。这个参数对随机森林模型的精确性影响是单调的，n_estimators越大，模型的效果往往越好。但是相应的，任何模型都有决
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2023-06-25 10:00:01
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随机数在太多的地方使用了，比如加密、混淆数据等，我们使用随机数是期望获得一个唯一的、不可仿造的数字，以避免产生相同的业务数据造成混乱。在Java项目中通常是通过Math.random方法和Random类来获得随机数的，我们来看一段代码：1. public class Client {
2. public static void main(String[] args) {
3.
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2024-06-18 13:12:22
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基于采样的推理算法利用的思想是 概率 = 大样本下频率。故在获得图模型以及CPD的基础上，通过设计采样算法模拟事件发生过程，即可获得一系列事件（联合概率质量函数）的频率，从而达到inference的目的。1、采样的做法 使用采样算法对概率图模型进行随机变量推理的前提是已经获得CPD。举个简单的例子，如果x = x1,x2,x3,x4的概率分别是a1,a2,a3,a4.则把一条线段
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2024-06-19 09:36:08
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HTTPS底层实现原理的具体过程：①证书验证阶段：（非对称加密）1.浏览器发起 HTTPS 请求2.服务端返回 携带公钥的HTTPS 证书3.客户端验证证书是否合法，如果不合法则提示告警。②数据传输阶段：（对称加密）4.当证书验证合法后，在本地生成随机数。5.通过公钥加密随机数，并把加密后的随机数传输到服务端。6.服务端通过私钥对随机数进行解密。7.服务端通过客户端传入的随机数构造对称加密算法，对
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2024-04-11 21:06:28
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每种编程语言一般都有生成随机数函数（也称为方法），为了便于使用，文章总结常用编程语言的随机数函数，主要包括 C#、C++、C语言、PHP、Java、Javascript、vbscript、VB、Delphi、fortran、pascal、perl、prolog、python、ruby、MsSql、MySql、Oracle。一、C#生成随机数函数 1、函数：Random.
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2023-08-16 10:41:01
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一、背景介绍 在工作中，遇到一个需求：将 N 个单位随机分配给 n 个人，其中每个单位有对应的工作量，分配时要尽量按工作量平均分给 n 个人，且人员的所属单位不能包括在被分配的单位中（N >= n）。例如：有三个部门分给两个人([A]属于部门2和[B]属于部门3)，部门1的工作量是999，部门2是2，部门3是4，这样分配结果为 A分配部门3或部门1和部门3，B分配部门1和部门2或部门2。二
随机数种子是为了能重现某一次实验生成的随机数而设立的，相同的随机数种子下，生成的随机数序列一样 一、随机数种子基础应用 在python中简单运用随机数种子import random
random.seed(1)
a = random.sample(range(0,100),10)
random.seed(2)
b = random.sample(range(0,100),10)结果如下a
Out[
原创
2024-04-13 22:58:24
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1.随机数的原理： "线性同余法"： 第n+1个数=(第n个数*29+37) % 10002.写一个自己的random1 static void Main(string[] args)
2 {
3 MyRandom mr = new MyRandom(8);//相同的种子，每次都会生成相同的随机数列，为了保证生成的随机数不同，就要
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2024-02-29 15:20:54
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import random for i in range(10): x = random.random() print(x) The function randint takes parameters low and high and returns an integer between low and high (including both). >>> random...
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2018-12-18 11:38:00
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产生200个0-9之间的随机数，实现方法是：使用rand函数对10求余，首先生成一列0~9的随机数保存 在数组中，然后统计其中每个数字出现的次数并打印，检查这些数字的随机性如何。随机数在某些 场合（例如游戏程序）是非常有用的，但是用计算机生成完全随机的数却不是那么容易。计算机执 行每一条指令的结果都是确定的，没有一条指令产生的是随机数，调用C标准库得到的随机数其实 是伪随机（ Pseudorand...
原创
2022-01-12 10:29:09
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java中生成不重复随机的数字 Java中产生随机数1 . 调用java.lang下面Math类中的random()方法产生随机数 新建一个文件后缀名为java的文件，文件名取为MyRandom,该类中编写如下的代码： pu
原创
2023-09-05 16:11:07
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class RandomString{ //成员属性 private $length; private $type; public function __construct($type=1,$length=4) {
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精选
2016-09-13 17:59:58
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