Spring中事务的理解什么是事务？数据库操作最基本单元，逻辑上一组操作，要么都成功，否则失败。典型场景：银行转账。四大特性：原子、一致、隔离、持久性。ACID特性。原子性：要么都成功，不可分割，一个失败都都失败。一致性：操作前后总量不变。比如两人都有100块钱，一共200，一个人转给另一个人后总量还是200隔离性：多事务操作相互不会产生影响。比如两人都去操作同一条记录，两人间互不应影响。持久性：
Java中存在两种Random函数：一.java.lang.Math.RandomRandom()函数能够返回带正号的double值，该值大于等于0.0且小于1.0，即取值范围是[0.0,1.0)的左闭右开区间，返回值是一个伪随机选择的数，在该范围内（近似）均匀分布。阅读Math类的源代码可以发现，Math类中的random方法就是直接调用Random类中的nextDouble方法实现的。publ
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2023-06-19 22:05:05
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前言今天头疼了一天，回来玩了会游戏后感觉还有力气翻一翻之前的笔记~最近晚上没事就翻一下笔记和总结，还是感叹于当时自己的~~~勤劳勇敢有力气！这次记录的是之前遇到的一次改了环境后回归时间直接拉满的大坑以及解决方式；案件回放事情的经过是这样的，原本当时我搞的仿真环境呢是个自由烂漫的环境，里面的随机真的是非常的随机，就属于那种你们随便浪随机出事来我再看的状态（因此一直觉得验出来的RTL稳健性都很强，一般
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2024-06-25 21:49:25
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文章目录前言一、随机生成一个数1.random.random()随机生成一个0到1之间的浮点数2.random.uniform()随机生成指定范围内的浮点数3.random.randint()随机生成指定范围内的整数4.random.randrange随机选取一定序列的数二、list中随机取值1.random.choice()随机取一个值,返回一个值2.random.sample()随机取一组值
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2023-06-26 11:10:28
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【 原创作者：小康2021 】random 模块random 库是使用随机数的 Python 标准库，使用时候只需要 import random 即可。从概率论角度来说，随机数是随机产生的数据（比如抛硬币），但是计算机是不可能产生随机值的，真正的随机数也只是在特定条件下产生的确定值，只不过这些条件我们没有理解，或者超出了我们的理解范围。计算机不能产生真正的随机数，只能产生类似于随机数的伪随机数。&
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2023-08-08 14:42:03
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java 常用类 - Random在 Java中要生成一个指定范围之内的随机数字有两种方法：一种是调用 Math 类的 random() 方法，一种是使用 Random 类。概述Random 类提供了丰富的随机数生成方法，可以产生 boolean、int、long、float、byte 数组以及 double 类型的随机数，这是它与 random()(Math) 方法最大的不同之处。random(
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2023-05-31 20:43:40
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Java中存在着两种Random函数：一、java.lang.Math.Random;二、java.util.Random第一种：调用这个Math.Random()函数能够返回带正号的double值，该值大于等于0.0且小于1.0，即取值范围是[0.0,1.0)的左闭右开区间，返回值是一个伪随机选择的数，在该范围内（近似）均匀分布。例子如下：package com.zoo.l...
原创
2021-08-25 09:36:59
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（1）使用模块random中的randint()方法生成1至122之间的随机数，以产生字符对应的ASCII码，然后将满足以下条件（大写字母、小写字母、数字和空格时）的字符逐一写入文本test_w.txt中，当光标位置达到1001时停止写入。并逐行读取所有字符。（2）逐个字节输出'test_w.txt
原创
2021-12-07 11:28:10
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Python中的random模块用于生成随机数。下面介绍一下random模块中最常用的几个函数。 random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 random.uniform random.uniform的函数原型为：random
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2021-07-09 16:17:26
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Python 的 random模块是标准库中用于生成伪随机数的强大工具，它基于 梅森旋转算法，能够满足绝大多数需要随机性的编程场景。下面我将详细介绍它的核心功能、原理以及最佳实践。? 伪随机数生成原理
理解 random模块的第一个关键点是它生成的是伪随机数。这意味着随机数序列是由一个确定的算法（梅森旋转算法）根据一个初始的种子值计算出来的。只要种子值相同，生成的随机数序列就完全相同 。你可以使用
在数据科学和机器学习的领域，常用到随机数生成，而在Python中，有两个常用的库可以实现随机数的生成：`numpy`的`random`模块和Python内置的`random`模块。这两个库各有特点，性能和用法也略有不同。本文将围绕如何解决“numpy中的random和Python内置的random”的问题进行详细探讨，并通过结构化步骤为读者提供清晰的解决方式。
## 环境预检
在开始之前，我们
一、random模块简介random是python的重要标准模块之一，用于伪随机数生成，所用的算法是梅森旋转算法。二、常用函数1、random()random()会生成0到1之间的一个伪随机浮点数(小数)。import random
print(random.random())
#0.452439574951import random
for i in range(1, 5):
print(ra
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2023-06-29 12:54:17
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java中含有两种Random()方法：其中一种是java.lang.Math.Random，另一种是java.util.Random。1.java.lang.Math.Random；调用这个方法能够返回double型的值：[0.0,1.0)左闭右开，是随机生成的：package IO;
import java.util.Random;
public class TestRandom {
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2024-06-19 13:12:05
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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
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2023-09-19 08:17:35
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在Python中有一个概念是模块(module)，这个模块和C语言中的头文件以及java中包类似。如果你要在Python中调用一个函数的话，你就必须引入含有这个函数的模块。而在Python中random模块是用于生成随机数的，下面我们一起来了解一下random模块。random.random()这个函数用于随机在0-1之间生成一个浮点数。import random
random.random()
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2023-08-05 22:31:37
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一、random类用于生成随机数字 二、使用的三个步骤 1.导包【import java.util.Random;】 2.创建【Random r=new Random（）；//小括号中留空即可】 3.使用：获取一个随机的int数字（范围是int所有范围，有正负两种）：int num=r
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2023-08-05 08:48:00
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Python是完全面向对象的，因此所有的数据都是对象random.random()生成0和1之间的
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2023-01-31 10:21:38
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Java中存在着两种Random函数：一、java.lang.Math.Random;二、java.util.Random第一种： 调用这个Math.Random()函数能够返回带正号的double值，该值大于等于0.0且小于1.0，即取值范围是[0.0,1.0)的左闭右开区间，返回值是一个伪随机选择的数，在该范围内（近似）均匀分布。package com.zoo.lion.util;
pu
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2023-09-01 21:14:15
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数据分析中，数据的获取是第一步，numpy.random 模块提供了非常全的自动产生数据API，是学习数据分析的第一步。 总体来说，numpy.random模块分为四个部分，对应四种功能： 1. 简单随机数： 产生简单的随机数据，可以是任何维度 2. 排列：将所给对象随机排列 3. 分布：产生指定分布的数据，如高斯分布等 4. 生成器：种
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2023-11-09 08:21:17
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目录一、random模块的概述：二、部分方法演示# random.randint(范围)生成随机的整数
# random.random
# random.uniform(a,b)
# random.choice(列表名)
# random.shuffle(列表名)
# random.sample(列表名,抽取的数量) 三、实际案例——生成随机密码一、random模块的概述：random是pyt
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2023-08-28 16:01:07
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