seed

3 月，跳不动了？>>> 一、Random 在创建Random类时会生成seed，seed用于生成随机数。在每次生成随机数后，都会使用CAS的方式更新seed，所以Random是线程安全的。但是在并发度较高的情况下，CAS的效率会变得很低。 protected int next(int bits) { long oldseed, nextseed; AtomicLong seed = this.seed; do { oldseed = seed.get(); nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask; } while (!seed.compareAndSet(oldseed, nextseed)); return (int)(nextseed >>> (48 - bits)); } 二、ThreadLocalRandom current() static final ThreadLocalRandom instance = new ThreadLocalRandom(); public static ThreadLocalRandom current() { if (UNSAFE.getInt(Thread.currentThread(), PROBE) == 0) localInit(); return instance;

C1猜数字 随机数的产生 1.头文件和相关语句 #include Rand（）; 就是一个函数关系，seed 通过这个函数对应关系得到另一数值，一个seed对应到一个值。 这个seed在电脑开机时已经固定，直接cout<<rand（）值是一个 固定的，除非重启电脑 （）里面不写东西 Srand（）; rand（）用到的seed由这个函数提供，这个括号里面写什么seed就是谁 这个seed需要是一个无符号整型数 #include time（0）；1970.1.1至当前时间的秒数 Cout<<time（0）；会输出秒数 由于这个值随时间变，时刻是惟一的，所以每次产生的肯定不一样，可以利用它作为随机数种子（即seed）来产生随机数。 2.产生一定范围的随机数 如产生39-45的随机数 Srand((unsigned)time(0)) Int a=rand()%7+39; 来源： CSDN 作者： m0_37733257 链接： https://blog.csdn.net/m0_37733257/article/details/104326184

在深度学习模型的训练过程中，难免引入随机因素，这就会对模型的可复现性产生不好的影响。但是对于研究人员来讲，模型的可复现性是很重要的。这篇文章收集并总结了可能导致模型难以复现的原因，虽然 不可能完全避免随机因素 ，但是可以通过一些设置尽可能降低模型的随机性。 1. 常规操作 PyTorch官方提供了一些关于可复现性的解释和说明。 在PyTorch发行版中， 不同的版本或不同的平台上，不能保证完全可重复的结果 。此外，即使在使用相同种子的情况下，结果也不能保证在CPU和GPU上再现。 但是，为了使计算能够在一个特定平台和PyTorch版本上确定特定问题，需要采取几个步骤。 PyTorch中涉及两个伪随机数生成器，需要手动对其进行播种以使运行可重复。此外，还应确保代码所依赖的所有其他库以及使用随机数的库也使用固定种子。 常用的固定seed的方法有： import torch import numpy as np import random seed=0 random.seed(seed) np.random.seed(seed) if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed_all(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda

Javascript只有一个单一的数字类型，它在内部被表示为64位的浮点数，和Java的double一样。不像大多数其他的编程语言，它没有分离出整数类型，所以1与1.0是相同的值。这提供了很大的方便，因为它完全避免了短整数的溢出问题，你只要知道的一切就是它是一种数字。这样就避免了一大堆因数字类型而导致的错误。 Number 对象的方法 FF: Firefox, IE: Internet Explorer > 方法 描述 FF IE toString 把数字转换为字符串，使用指定的基数。 1.0 4.0 toLocaleString 把数字转换为字符串，使用本地数字格式顺序。 1.0 4.0 toFixed 把数字转换为字符串，结果的小数点后有指定位数的数字。 1.0 5.5 toExponential 把数字转换为字符串，结果采用指数计数法，小数点后有指定位数的小数。 1.0 5.5 toPrecision 把数字转换为字符串，结果中包含指定位数的有效数字。采用指数计数法或定点计数法，由数字的大小和指定的有效数字位数决定采用哪种方法。 1.0 5.5 toSource() 代表对象的源代码 1.0 - valueOf 返回一个 Number 对象的基本数字值。 1.0 4.0 Number 对象的属性 > 属性 描述 FF IE MAX_VALUE 可表示的最大的数。 1.0 4

洛谷5495：Dirichlet前缀和 题目描述： 给定一个长度为 \(n\) 的数列 \(a_1,a_2,a_3,...,a_n\) 。 现在要求出一个长度为 \(n\) 的序列 \(b_1,b_2,b_3,...,b_n\) ，满足： \[ b_k=\sum_{i|k}a_i \] 输出所有 \(b\) 的异或和。 数据范围 \(:n\leq 10^7\) 。 思路： 倍数法时间复杂度大约在 \(O(nlnn)\) 。 for(uint i = 1; i <= n; i++) a[i] = getnext(); for(int i = 1; i <= n; i++) for(int j = 1; j <= n/i; j++) b[i*j] += a[i]; 结果是10个测试点T了9个。 根据算术基本定理，一个数可以被唯一的分解成几个质数相乘。 一个数 \(x\) 如果是另一个数 \(y\) 的约数。 那么 \(x\) 分解之后的质数和指数都是 \(y\) 的”子集“。 对于一个数，用预处理好的质数去处理它的贡献。 时间复杂度 \(:O(nloglogn)\) 。 #include<bits/stdc++.h> #define uint unsigned int using namespace std; const int maxn = 2e7 + 10; uint seed;

import torch import torch.utils.data as Data #用于小批训练 torch.manual_seed(1) #为cpu设置随机种子，使多次运行结果一致 # torch.cuda.manual_seed(seed) #为当前GPU设置随机种子 #torch.cuda.manual_seed_all(seed) #为所有GPU设置随机种子 Batch_Size = 4 x = torch.linspace(1,10,10) y = torch.linspace(10,1,10) #用DataLoader来包装数据，用于批训练(首先将数据转换为torch能识别的Dataset形式) torch_dataset=Data.TensorDataset(x,y) loader = Data.DataLoader( dataset=torch_dataset, batch_size=Batch_Size, shuffle=True, #是否打乱数据 ) for epoch in range(3): #将所有数据训练3次 for step,(batch_x,batch_y) in enumerate(loader): #每一步loader释放一小批数据 ... print('Epoch:{}, Step:{}, batch x:{}, batch y:{}'