今天写了一个随机序列发生器，实际上是伪随机数，使用了LFSR(line feedback shift register)LFSR将移位寄存器中的值取出，做适当的运算，再返回到序列中作为新的输入，就可以构造出简单的伪随机数序列发生器，之所以是伪随机数序列，是因为这些看似无序的随机数实际上是周期性的，不难想到如果有寄存器中存储着n个元素,那么这些寄存器最多就有2^n个状态，而在线性运算下，全0不会转入
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2024-05-30 12:00:32
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# 在 Python 中加上随机数种子
在数据科学和开发领域中，随机数的使用是非常普遍的。然而，随机性的特征可能会导致实验结果的不一致性，特别是在模型训练或模拟实验中。为了确保结果的可重复性，使用随机数种子（seed）是一个有效的方法。本文将详细讲解如何在 Python 中实现这一点。
## 流程概述
下面是实现随机数种子的整个流程。在这个表格中，我们会包含每一步的主要目的及对应的代码。
在计算机中并没有一个真正的随机数发生器，但是可以做到使产生的数字重复率很低，这样看起来好象是真正的随机数，实现这一功能的程序叫伪随机数发生器。
有关如何产生随机数的理论有许多，如果要详细地讨论，需要厚厚的一本书的篇幅。
不管用什么方法实现随机数发生器，都必须给它提供一个名为“种子”的初始值。
而且这个值最好是随机的，或者至少这个值是伪随机的。“种子”的值通常是用快速计数寄存器或
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2024-01-24 18:39:23
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# 如何在Python中给随机数加种子
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助你学会如何在Python中给随机数加种子。这是一个很常见的需求，特别是在需要生成可重复的随机数序列时。接下来，我将向你展示整个流程，并详细说明每一步的操作和代码实现。
## 流程
下面是实现“Python给随机数加种子”的流程：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者:
原创
2024-03-27 03:33:01
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$random(seed)是verilog中最简单的产生随机数的系统函数。 $random(seed)是verilog中最简单的产生随机数的系统函数。 在调用系统函数$random(seed)时，可以写成三种样式：1）$random，2）$random()，3）$random(seed)。下面分别说明：1）$random这是最简单的一种写法，略去了seed这个传入参数，$ran
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2024-05-06 16:41:46
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随机化技术1.什么需要随机化2.随机变量类型和方法3.随机化约束constraint3.1关系操作符约束(>、<、=、>=、<=)3.2 范围操作符约束(inside)3.3条件约束(if-else;- >)3.4 双向约束3.5内嵌约束randomize()with{}4.权重分布5.数组约束5.1约束数组中的元素5.2利用**randc**变量产生唯一元素值的数
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2024-10-17 14:52:15
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Verilog实现序列产生器是Verilog基础学习甚至求职面试时的一个常见问题，它用到计数器、状态机、移位寄存器等一系列知识。因此有必要进行学习与仿真：一、思路 状态转移形（利用状态机转移，逐个输出序列值）； 移位寄存器形（输入整个序列，在时钟驱动下不断按顺序循环输出序列中的某一位，从而实现序列的循环输出）； &n
Verilog语言生成4位伪随机码关于伪随机码的定义及基本特性本原多项式代码 关于伪随机码的定义及基本特性伪随机码又称伪随机序列，它是具有类似于随机序列基本特性的确定序列。通常广泛应用二进制序列，因此我们仅限于研究二进制序列。二进制独立随机序列在概率论中一般称为贝努利(Bernoulli)序列，它由两个元素(符号)0, 1或1, -1组成。序列中不同位置的元素取值相互独立取0取1的概率相等等于1/
1. 如何简单产生一个随机常数1.1 $randomize1.2 $urandom$urandom()，可以生成一个32位的无符号随机数。 $urandom_range(maxval, minval=0)，可以生成间与maxval与minval之间的数。val = $urandom_range(7,0)； //结果是[0,7]
val = $urandom_range(0,7); //如果
1. 随机数概述编写程序过程中，我们经常需要产生一些随机数。随机数在程序中分为两种：1. 真随机数：完全没有规则，无法预测接下来要产生的数。2. 伪随机数：通过一些预先设定好的规则产生不能简单预测的数。当然，我们在程序中使用的随机数主要是伪随机，一般场景下，伪随机数能够满足我们大部分的场景了。本篇文章给大家介绍下，如何在C语言中产生一个伪随机数。伪随机数在C语言中产生分为两个步骤：1. 设置随机数
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2024-02-19 21:34:13
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数值概率算法随机数伪随机数线性同余法：选择4个数，模数m, 倍数 a， 增量 c, 种子 x0, 满足 2<=a<m,0<=c<m,0<=x0<m 生成伪随机数序列: 0<=xn<m: xn+1=(axn+c)mod m; x0=d,d是该随机序列的种子gcd(m , a )=1, 且a是素数//产生0 ~ 2^{32} 之间的随机数
#i
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2024-04-19 14:09:27
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1、随机数 在百度百科中对随机数的定义为： 真正的随机数是使用物理现象产生的：比如掷钱币、骰子、转轮、使用电子元件的噪音、核裂变等等，这样的随机数发生器叫做物理性随机数发生器，它们的缺点是技术要求比较高。 根据定义可以看到，真随机数是依赖于物理随机数生成器的。使用较多的就是电子元件中的噪音等较为高级、复杂的物理过程来生成。使用物理性随机数发生器生成的真随机数，可以说是完美再现了生活中的真正的“随机
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2024-03-04 06:42:15
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random_state是一个随机种子，是在任意带有随机性的类或函数里作为参数来控制随机模式。当random_state取某一个值时，也就确定了一种规则。random_state可以用于很多函数，我比较熟悉的是用于以下三个地方：1、训练集测试集的划分 2、构建决策树 3、构建随机森林1、划分训练集和测试集的类train_test_splitX_train,X_test, y_train, y_te
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2023-08-15 12:36:32
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tf.placeholder():传入值，占位符tf.placeholder(dtype,shape=None,name=None） 在构建tensorflow 模型时，placeholder用来占位，等到会话创建后，经过sess.run()才会运行，这样便以优化。在创建placeholder时，他只会分配一些必要的内存，并不传入数据。在建立session后，通过feed_dict()函数向占位符
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2024-05-31 00:49:54
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2023-7-7更新：建议使用：可以使用以下语句代替下方麻烦的操作：import pytorch_lightning as pl
pl.utilities.seed.seed_everything(3407)但经过我的测试，好像pl的seed_everything函数比下方的代码应该更全一点。import torch
import numpy as np
import random
import
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2024-03-14 16:21:19
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Pytorch为什么总要设置随机种子在pytorch中总能看到以 第一行有个设置随机种子的函数？它到底有啥作用？def set_seed(seed=1):
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed(seed)参考博客： 1.随机种子是什么
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2023-08-10 21:07:42
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什么是随机种子？随机种子是针对 随机方法 而言的。随机方法：常见的随机方法有 生成随机数，以及其他的像 随机排序 之类的，后者本质上也是 基于生成随机数来实现的。在深度学习中，比较常用的随机方法的应用有：网络的随机初始化，训练集的随机打乱 等。举个例子，如果我们简单调用 random.random() 来生成随机数，那么每一次生成的数都是随机的。但是，当我们预先使用 random.seed(x)
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2023-10-09 16:35:31
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基本语法过程语句赋值语句条件语句循环语句任务与函数 过程语句在一个模块内部可以有任意多个initial语句和always语句，两者都是从仿真的起始时 刻开始执行的， 但是initial语句后面的块语句只执行一次，而always语句则循环地重复执 行后面的块语句，直到仿真结束。initial initial语句后面的块语句只执行一次，格式为：initial begin
语句 1；
语句 2；
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2024-10-18 14:45:19
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你玩过我的世界吗?如果你的回答是玩过，那么理解seed随机种子就十分简单了 其实seed随机种子就像我的世界生成世界的种子；randn,rand,uniform等就可以理解为地图的不同的地形;randn（2,4）就可以看做地形的（2,4）大小的一个固定位置一个狸子：你只要在创建地图的时候输入这个种子,那么你生成的地图永远是那样的又一个狸子：如果使用random.rand()没有设置种子，那系统随
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2024-04-07 08:36:55
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在日常工作中，经常需要使用随机算法。比如面对大量的数据， 需要从其中随机选取一些数据来做分析。 又如在得到某个分数后， 为了增加随机性， 需要在该分数的基础上， 添加一个扰动， 并使该扰动服从特定的概率分布。本文主要从这两个方面出发， 介绍一些算法， 供大家参考。首先假设我们有一个使用的随机函数float frand()， 返回值在(0, 1)上均匀分布。大多数的程序语言库提供这样的函数。 在其他
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2024-08-13 09:00:54
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