[短].NET里面的Random类

本文通过.NET中的Random类探讨伪随机数生成原理。作者发现默认种子为系统时间导致随机数线性增长,并分享如何获取非线性增长随机数的方法。

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声明:本人非数学专业,下面的说法如果有误,还请不吝指正。

 

今天为了计算一组随机值,用到了.NET里面的Random类,记得以前在哪里看到过,说Random类产生出来的随机值是伪随机的,当时理解不深,

今天计算出来然后再画出来,才知道什么叫伪随机,原来是线性增长的啊,我也知道Random类默认的Seed是系统时间,系统时间不就是线性增长的么,

真是不打不相识,有了这么一出,对伪随机有了更深的认识。

问题是理解是更深了,但是问题还是要解决啊,怎么能拿到非线性增长的随机数呢?其实也就是一转念的功夫,呵呵

转载于:https://www.cnblogs.com/s5689412/archive/2010/12/09/1900980.html

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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