关于随机性的寓言

最新推荐文章于 2025-10-23 10:49:41 发布
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葫芦在程序设计中遇到了关于随机性和唯一性的问题。在与常青藤的一番讨论后，意识到对于他的程序而言，真正需要的不是随机性而是唯一性。这段对话揭示了在某些情况下，追求数据的唯一性比随机性更为重要。

  一天,葫芦问常青藤：我的程序，在PC机上运行，需要随机性，怎么才能保证随机性，且让这种随机性的重复率最低？
 
 常青藤说：哦，让我看下你的程序
 
  看完，沉思一会儿，常青藤蛮有哲学味道地说道：你的程序在随机且有重复的情况下，运行结果错误的，所以，你不需要随机性，你需要的 是唯一性!

 

 葫芦不语，若有所思.....

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最近事比较多，写的也比较少了，之前看的安全多方计算、秘密共享、差分隐私保护又忘了，以后有时间再写吧就当做笔记了，还得多写随机预言机模型随机预言机模型通常是现实中哈希函数的理想化替身，其起源于把哈希函数看伪随机的函数的思想。ROM理解为完美的散列函数具有以下性质：（1）一致性：相同的输入必有相同的输出（2）可计算性：输出的计算可在多项式时间内完成（3）均匀分布性：预言机的输出在取值空间内均匀分布，无...
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l1k9j8h7g6的博客
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weixin_39732825的博客
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提供了基于BP（Back Propagation）神经网络结合PID（比例-积分-微分）控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发，经过测试，确保能够正常运行，适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络：模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能，使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化：利用神经网络的自学习能力，对传统的PID控制算法进行了智能调整，提高控制精度和稳定性。 S函数应用：展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码，实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明：虽然开发于Matlab 2016b，但理论上兼容后续版本，可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求：确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载： 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真： 调整模型参数前，请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型，观察控制效果。 参数调整： 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数，探索不同的控制性能。 学习和修改： 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献，加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码，建议有一定的MATLAB编程基础。
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Python控制，分支，猜数字游戏
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