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#include <stdio.h>
#include <stdlib.h> //用于rand(), srand()函数
int main()
{
int choose;
srand(5); //产生随机数的种子, 参数不一样, 结果得到的种子就不一样
choose = rand(); //rand()函数把从种子中得到的随机数赋给变量choose
printf("choose = %d\n", choose);
return 0;
} //当我们改变srand()函数里的参数时， rand()函数调用种子时就能产生不同的随机数GPT大模型在数学建模中的实战应用：从思路启发到代码生成
数学建模是将现实问题抽象为数学问题并求解的核心方法，其关键在于通过合理的假设与简化，构建可计算的数学模型。传统建模依赖MATLAB等工具进行推演试错，而大语言模型的出现革新了这一范式。GPT等模型通过理解自然语言、辅助逻辑推理与代码生成，能有效提升建模效率与质量，在问题解析、模型构建、算法实现等环节提供关键支持。本文聚焦GPT在数学建模中的具体应用，涵盖赛题解读、模型推导、代码生成与结果分析，并结合实战案例，探讨如何将其作为“副驾驶”融入建模全流程，实现人机协同的智能化建模。
2个随机数
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Python爬取腾讯视频m3u8加密流实战（附完整代码）
本文提供了一份详细的Python实战教程，指导如何通过抓包分析、模拟请求头与载荷，破解腾讯视频的m3u8加密流防盗链机制，并附上完整代码实现视频片段的下载与合并。教程涵盖从侦察到代码实现的完整流程，并包含参数动态化、多线程下载等高级技巧与避坑指南，旨在帮助开发者掌握流媒体下载的核心技术。
【转】ns2 随机数
随机数产生器(Random Number Generator) [前言] 随机数产生器在NS2中是非常重要的，举凡网络节点在NAM中的位置或者是应用程序在何时开始传送或结束数据传输，都会用到随机数产生器。因此，在本节中，笔者将介绍如何在NS2中使用随机数产生器。 [种子(seed)和分布(distribution)] 随机数产生器所产生的数值是由种子和分布...
034、特定场景优化（一）：小目标检测的改进策略合集
本文针对工业场景中的小目标检测难题，提出了一套实战优化方案。首先从数据层面建议保持高分辨率输入（1024-1280像素）或采用切块训练策略，并适当放大标注区域。在网络结构上，提出减少下采样次数、增加高分辨率检测头、引入空间注意力机制等改进。损失函数方面推荐使用NWD匹配和QFL损失提升小目标敏感度。部署环节强调NMS优化、分辨率对齐和量化处理技巧。最后总结核心经验：优先优化数据质量而非模型结构，标注一致性比算法更重要，同时需为实际部署预留性能余量。硬件升级有时比算法调优更经济有效。
KANO分析模型
KANO分析模型的基本概念，目的意义，应用场景，实现方法和示例等
NS-2随机数产生器
NS-2随机数产生器: 1.随机数产生器所产生的数值是由种子和分布所控制的，不同的种子或者是分布就会产生不同的随机数。当一个种子和分布决定之后，随机数产生器会产生一出一个由一长串不同数字所组成的表格，当需要一个随机数时，随机数产生器就会去选取这个表格中的一个数字，当需要另一个随机数时，随机数产生器就会去选取这个表格中第二个数字，依此类推。所以当使用种子和分布相同时，得到的随机数就会
扬声器设计避坑指南：用Comsol分析反电动势对THD的影响（附案例文件）
本文深入探讨了扬声器设计中反电动势对总谐波失真的关键影响。通过COMSOL仿真，详细分析了BL值非线性、音圈电感变化等电磁-力-声耦合机制，并提供了从参数化建模到系统级优化的实战指南，帮助工程师精准量化并降低谐波失真，提升扬声器音质。
j2me中2个随机数生成函数
由于J2me中的Java.util.Random只包含了nextInt(),nextLong()两个方法，所以写了2个函数作为nextInt()的扩展，在编程中经常用到。 /** * 小于t大于0的随机数 * @param t int * @return byte */ private byte creatRandom(int t){ Random rnd
Android Qcom USB Driver学习(十三)
该系列文章总目录链接与各部分简介： Android Qcom USB Driver学习(零) Android Qcom USB Driver学习(八) Android Qcom USB Driver学习(九)deals with the USB Power Delivery resources used by one or more ports on the basis of the local device policy the basis of the local device policy.opera
YOLOv8改进 | 独家创新篇 | 给YOLOv8增加辅助可逆分支结构（PGI,1:1改进）（全网独家创新，附视频讲解）
这张图（图3）展示了可编程梯度信息（PGI）及其相关网络架构和方法。这种网络结构主要用于改进特征融合，以提高目标检测的性能。然而，由于信息瓶颈的存在，网络中可能会丢失一些信息。这是一种旨在减少信息丢失的网络设计。它通过可逆的列结构来尝试维持信息流通不受损失，但如图中“Heavy Cost”所示，这种结构会增加计算成本。c) 深度监督：这种方法通过在网络的多个层次中插入额外的监督信号来提高学习的效率和最终模型的性能。图中显示了通过深度监督连接的各个层。
NS2学习笔记——随机数产生器
了解如何在网络仿真过程中应用随机数产生器。 1.随机数产生器所产生的数值是由种子和分布所控制的，不同的种子或者是 分布就会产生不同的随机数。当一个种子和分布决定之后，随机数产生器会产生一出一个由一长串不同数字所组成的表格，当需要一个 随机数时，随机数产生器就会去选取这个表格中的一个数字，当需要另一个随机数时，随机数产生器就会去选取这个表格中第二个数字，依此类推。所以当使用种子 和分布相同时，
uniapp [安卓苹果App端] - 详细实现下载文件保存到用户手机本地，指定文件存储位置路径及文件夹名称下载并保存，Uniapp app端将文件下载保存并储存到指定目录（手机系统存储空间权限检测）
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传统数据库由于缺乏多样化的随机数据生成方法或者实现成本过高，构造随机数据的开发成本受到了影响。OceanBase v4.2 实现了简洁、高效且批量的随机数据插入能力
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J2ME取随机数
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
java：存入N个不重复的随机数，随机数范围是2到32
方法1 public class Test { public static void main(String[] args) { // 获得测试结果 List<Integer> list = getNoRepeatRandomList(2, 32, 5); // 遍历测试结果 for (int i = 0; i < list.size(); i++) { System.out.print(lis
【Js-day2】随机数
下面取2~5的随机数（不包括5）公式为：min+Math.floor(Math.random()*(Max-min)) const number = Math.floor(Math.random() * (5 - 2)) + 2; console.log(number); 下面取2~5的随机数（包括5）公式为：min+Math.floor(Math.random()*(Max-min+1)) const number = Math.floor(Math.random() * (5 - 2 + 1)
linux 产生0~2之间的随机数
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NS2进阶实例 8---RandomNumber Generation（NS2中随机数产生） 2011-06-19 16:09:00| 分类： NS2学习 |举报 |字号 订阅 网络仿真中有很多场景是需要随机数作为输入或控制时刻的，为此我参考了柯老师资料，学习了NS2中产生随机数的方法，并且给出我的TCL代码，方便大家学习，也方便自己以后查询，可以拿来即用！
随机数生成器设计Verilog代码Quartus DE2开发板
1.按KEY3 开始序列 2.然后按KEY2 并且第一个数字显示在HEX2-1上9秒 3.然后,系统再次开始计数,重复阶段不能再次选择先前选择的号码 4.重复该过程,直到选了6 要求:1架构和控制器的描述(用框图表示互连)和所有ASM图表 2七段解码器的每个模块的带注释的 Verilog代码和设计中的所有计数器 3七段解码器和设计中的所有计数器的完整仿真,带有注释的仿真表明
给定1-N1的随机数，产生1-N2的随机数（典型：给定产生1-5的随机数，求1-7的随机数函数）
目录 1、问题定义 2、分下列两种情况进行讨论 情况一：若N1 >= N2时 情况二：若N1 < N2时 3、典型例题：给定产生1-5的随机数，求1-7的随机数函数 1、问题定义 已知有一个函数能够产生1-N1之间的的随机数（等概率），通过此函数将其改造成产生1-N2之间的随机数（等概率）。设randN1（）为产生1-N1之间的随机数的函数，需要将其改造成randN2（）...
Swift 4.2及更高版本的随机数
看现在很多 iOS 的教程还是用 arc4random 来生成随机数，其实在 swift4.2 及更高版本中，可以用以下的方式来获取随机数： let randomIndex = Int.random(in: 0 ... 10) //如果不包括10，就是 Int.random(in: 0 ..< 10) 其它数据类型以此类推。 转载于:https://www.c...
YII2.0 内置加密随机数
YII2框架真的是一款十分强大的框架，相对于TP和CI来说，功能更加完善，更加安全 那么我们在功能完成的同时，安全是重中之重 下面我们就来看看YII框架中有哪些加密的方法！！ 1、首先我们在做用户密码加密的时候我们一般都会采用md5来进行加密，在YII2框架中有一个加密方式比md5更加复杂 //哈希加密 $password="123";
GOC L2 第六课随机数和抽奖原理
求取余数的过程叫做每轮的动作都是，我们称这个过程位周期。模运算%----->周期旋转图片文本指令：pen.text("剩余",0,32) ("内容",颜色，大小)
Swift 4.2中的随机数API
随机是好的…???? 随着Swift 4.2的发布，Apple在swift的标准库中引入了新的随机API SE-0202 。 让我们看一下如何在不同的用例中使用此API的详细信息。 1.给定范围内的随机数 为每种数字数据类型（即Int, UInt, Float, Double和Bool数据类型）提供了random(in:)方法。 random(in:) —返回指定范围内的随机值。 Int.r...
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