随机性专题
抽奖摇号系统随机性算法介绍
参考视频教程: **高并发高性能 Go语言开发企业级抽奖项目 ** 摘要 ===== 本文分析GO语言包中的"crypto/rand"和"math/rand"，芯链HPB系统的区块链随机数，并给出了权衡效率和随机性，并给出了一款区块链摇号抽奖系统如何实现随机数的算法和流程。 背景知识 ======= 2.1 真随机和伪随机概念 根据密码学原理，要想对一个"随机数"进行
python随机性实验
20210408 0. 引言 在另外一篇文章中说明了在使用深度学习库的时候，实验结果的可复现的属性，《深度学习实验结果可复现所需设置 - 随机数等内容设置》，文中提到，如果是用GPU加速的话，那么很可能导致实验无法复现。那么就只能使用CPU。好在手里服务器比较多，机器性能也还不错。 那么多台机器设置了随机性内容之后，输出结果是否也是一样的呢？！ 1. 实验 其实实验之前我也大概知道结果，
塔勒布作品集合风险共担来应对不确定性、风险、随机性的局限性
Nassim Nicholas Taleb 是一位著名的风险分析学者和作家，他的主要作品被合称为“Incerto”不确定性系列。这些书籍虽然可以独立阅读，但它们在主题和思想上紧密相连，共同探讨了不确定性、风险、随机性和人类在应对这些方面的局限性。 以下是 Taleb 的主要书籍及其写作逻辑： 《随机漫步的傻瓜》（Fooled by Randomness, 2001） 主要内容：讨论了在生活和
2024年5月2日 Go生态洞察：Go 1.22中的安全随机性
🌷🍁 博主猫头虎（🐅🐾）带您 Go to New World✨🍁 🦄 博客首页——🐅🐾猫头虎的博客🎐 专栏链接： 🔗 精选专栏： 《面试题大全》 — 面试准备的宝典！《IDEA开发秘籍》 — 提升你的IDEA技能！《100天精通鸿蒙》 — 从Web/安卓到鸿蒙大师！《100天精通Golang（基础入门篇）》 — 踏入Go语言世界的第一步！《100天精通G
Avi Wigderson：重塑计算随机性的理论巨匠
Avi Wigderson：重塑计算随机性的理论巨匠 在计算科学领域，Avi Wigderson教授是一个响亮的名字，他的贡献不仅在于推动了理论的边界，更在于其实用性和对后续研究的深远影响。近日，Wigderson荣获了图灵奖，这无疑是对他多年来在计算随机性领域的杰出贡献的极高认可。 随机性与计算复杂性 在计算理论中，随机性是一个核心概念。传统上，计算机算法被视为确定性的过程，即相同的输入总
理论计算机科学巨星：Avi Wigderson与计算复杂性、随机性及领导力的交织篇章
2023年图灵奖揭晓，你怎么看？ 2023年图灵奖，最近刚刚颁给普林斯顿数学教授 Avi Wigderson！作为理论计算机科学领域的领军人物，他对于理解计算中的随机性和伪随机性的作用，作出了开创性贡献。 提醒：在发布作品前，请把不需要的内容删掉。 计算复杂性理论的革新者 2023年图灵奖桂冠戴在了Avi Wigderson教授的头上，表彰其在计算复杂性理论方面的卓越贡献。 Wigderso
图灵奖2023：Avi Wigderson的开创性贡献揭示计算中的随机性和伪随机性
文章目录 每日一句正能量前言背景什么是理论计算机科学？为什么随机性很重要？三篇影响深远的论文Avi Wigderson在计算复杂性理论方面的贡献及其对现代计算的影响Avi Wigderson对随机性和伪随机性在计算中作用的理解及其实际应用Avi Wigderson的学术生涯和领导力对理论计算机科学领域的长远影响后记 每日一句正能量 人生，不必遗憾，若是美好，叫做精彩。若
数据分析-Pandas如何画图验证数据随机性
数据分析-Pandas如何画图验证数据随机性 数据分析和处理中，难免会遇到各种数据，那么数据呈现怎样的规律呢？不管金融数据，风控数据，营销数据等等，莫不如此。如何通过图示展示数据的规律？ 数据表，时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整，重塑数据表是很重要的技巧，此处选择Titanic数据，以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测 N
时间序列数据平稳性检验与随机性分析
1、实验内容: 分析1964年到1999年中国纱产量的时间序列，主要内容包括: (1)、通过图分析时间序列的平稳性，这个方法很直观，但比较粗糙; (2)、通过计算序列的自相关和偏自相关系数，绘出自相关图，根据平稳时间序列的性质分析其平稳性; (3)、进行纯随机性检验，并分析其随机性； (4)、平稳性的ADF检验，并分析其平稳性； (5)、平稳性的pp检验，并分析其平稳性。 实验代码 im
随机性偏差模型（DFR）介绍
第一次翻译文章，可能有不少错误，但是希望可以对原文阅读起到帮助。 随机性偏差模型 (DFR) 是信息检索的最早模型之一，哈特的 2-泊松索引-模型 [1] 的最早模式之一。2-泊松模型基于在一系列的具有价值的文档所提供的词语，这些词语在相关文档中发生的概率比在不相关文档中发生的概率更高。 另一方面，有一些词语不包含于关键的文档，所以他们的频率遵循随机分布，是单一的泊松模型。哈特的模型中，首
Python中的random模块，随机性的神奇世界
随机性在计算机编程和数据科学中扮演着至关重要的角色。Python中的random模块提供了丰富的工具和函数，帮助我们生成随机数、操作随机序列，以及模拟随机性事件。 在本文中，我们将分享random模块，了解它的基本用法、功能和应用领域，并提供示例代码来帮助你更好地理解随机性的神奇世界。 介绍random模块 Python中的random模块是一个伪随机数生成器的工具包，它可以生成随机数，进行
Python中的random模块，随机性的神奇世界
随机性在计算机编程和数据科学中扮演着至关重要的角色。Python中的random模块提供了丰富的工具和函数，帮助我们生成随机数、操作随机序列，以及模拟随机性事件。 在本文中，我们将分享random模块，了解它的基本用法、功能和应用领域，并提供示例代码来帮助你更好地理解随机性的神奇世界。 介绍random模块 Python中的random模块是一个伪随机数生成器的工具包，它可以生成随机数，进行
GM/T 0005-2021随机性检测工具——单线程45秒出结果
国家密码管理局公告（第43号）： “现发布GM/T 0005-2021《随机性检测规范》等16项密码行业标准，自2022年5月1日起实施。 GM/T 0005-2012《随机性检测规范》及GM/T 0013-2012《可信计算 可信密码模块接口符合性测试规范》自2022年5月起予以废止。” 本款随机性检测工具，支持GM/T 0005-2021。 其界面大致如下。 以实际界
Miller-Rabin随机性素数测试方法 [CodeVS 1702] 素数判定2
Miller-Rabin算法用于判定某数x是否为素数。如果x被判定为合数，它一定是合数。如果x被判定为素数，它有很大的概率是素数，此概率取决于参数。 费马小定理： 如果n为素数，那么对于任意与n互质的a，有 an−1≡1(modn) (∗) a^{n-1} \equiv 1 \pmod n \ \ \ \ \ (*) 如果a与n不互质，上式一定不成立。因为它意味着
DecisionTreeClassifier重要参数、属性、接口（实现一棵树，随机性参数）
DecisionTreeClassifier重要参数 1.criterion 要将表格转化成一颗树，决策树需要找出最佳节点和最佳的分枝方法，对分类树来说，衡量这个“最佳”指标“叫做不纯度 criterion这个参数正是用来决定不纯度的计算方法。sklearn提供了两种选择： 1）输入”entropy“，使用信息熵 2）输入”gini“，使用基尼系数 决策树的基本