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随机数生成器免费版是一款超级无敌好用的数字生成器软件，我们可以在这里自定义数值，然后软件就会帮助我们显示随机数，而且反应十分的迅速，功能也都非常的完善。
随机数生成器免费版介绍：
1、随机
这款软件生成的随机数完完全全就是随机的，我们根本就找不到任何的规律。
2、指定
我们还可将数字指定在某个区域，然后进行随机数排列。
3、快捷
生成数字十分的快，我们只需要输入就可以生成了。
4、安全
大家也是可以尽管放心的去使用这款软件，没有一点危险可言。
随机数生成器免费版优点：
1、可以自定义最大数值还有最小的数值，十分的方便。
2、软件生成十分的迅速，我们只要输入进去立马就可以呈现给我们。
3、生成之后是以文档的形式保存的，也方便我们使用。
4、软件也是没有任何的危险，我们可以放心大胆的使用，绿色无污染。

什么小程序可以随机生成150组六位数

一个可以随机生成150组六位数的小程序是随机数生成器。随机数生成器是一种能够生成随机数的工具或算法。它可以根据设定的范围和数量生成符合要求的随机数。对于生成150组六位数，随机数生成器可以设定范围为100000至999999，然后生成150个在这个范围内的随机数。
随机数在很多领域都有广泛的应用，比如密码学、模拟实验、统计分析等。在密码学中，随机数的生成对于加密算法的安全性至关重要。在模拟实验中，随机数可以模拟随机事件的发生，使实验结果更加真实可信。在统计分析中，随机数可以被用来进行随机抽样，从而保证样本的代表性。
此外，随机数生成器还可以通过设置种子来实现可重复性。当使用相同的种子时，随机数生成器会生成相同的随机数序列。这在某些需要重现实验结果的场景中非常有用。
总之，随机数生成器是一个非常实用的工具，可以用于生成随机数，包括生成150组六位数。它在密码学、模拟实验、统计分析等领域都有重要的应用。

如何看待pyth oj中的随机数生成器bug？？

明敏 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
到底是怎样的一个bug，能让95%的Pytorch库中招，就连特斯拉AI总监深受困扰？
还别说，这个bug虽小，但有够“狡猾”的。
这就是最近Reddit上热议的一个话题，是一位网友在使用再平常不过的Pytorch+Numpy组合时发现。
最主要的是，在代码能够跑通的情况下，它甚至还会影响模型的准确率！
除此之外，网友热议的另外一个点，竟然是：
而是它到底算不算一个bug？
这究竟是怎么一回事？
事情的起因是一位网友发现，在PyTorch中用NumPy来生成随机数时，受到数据预处理的限制，会多进程并行加载数据，但最后每个进程返回的随机数却是相同的。
他还举出例子证实了自己的说法。
如下是一个示例数据集，它会返回三个元素的随机向量。这里采用的批量大小分别为2，工作进程为4个。
然后神奇的事情发生了：每个进程返回的随机数都是一样的。
这个结果会着实让人有点一头雾水，就好像数学应用题求小明走一段路程需要花费多少时间，而你却算出来了负数。
发现了问题后，这位网友还在GitHub上下载了超过10万个PyTorch库，用同样的方法产生随机数。
结果更加令人震惊：居然有超过95%的库都受到这个问题的困扰！
这其中不乏PyTorch的官方教程和OpenAI的代码，连特斯拉AI总监Karpathy也承认自己“被坑过”！
但有一说一，这个bug想要解决也不难：只需要在每个epoch都重新设置seed，或者用python内置的随机数生成器就可以避免这个问题。
到底是不是bug？
如果这个问题已经可以解决，为什么还会引起如此大的讨论呢？
因为网友们的重点已经上升到了“哲学”层面：
这到底是不是一个bug？
在Reddit上有人认为：这不是一个bug。
虽然这个问题非常常见，但它并不算是一个bug，而是一个在调试时不可以忽略的点。
就是这个观点，激起了千层浪花，许多人都认为他忽略了问题的关键所在。
这不是产生伪随机数的问题，也不是numpy的问题，问题的核心是在于PyTorch中的DataLoader的实现
对于包含随机转换的数据加载pipeline，这意味着每个worker都将选择“相同”的转换。而现在NN中的许多数据加载pipeline，都使用某种类型的随机转换来进行数据增强，所以不重新初始化可能是一个预设。
另一位网友也表示这个bug其实是在预设程序下运行才出现的，应该向更多用户指出来。
并且95%以上的Pytorch库受此困扰，也绝不是危言耸听。
有人就分享出了自己此前的惨痛经历：
我认识到这一点是之前跑了许多进程来创建数据集时，然而发现其中一半的数据是重复的，之后花了很长的时间才发现哪里出了问题。
也有用户补充说，如果 95% 以上的用户使用时出现错误，那么代码就是错的。
顺便一提，这提供了Karpathy定律的另一个例子：即使你搞砸了一些非常基本代码，“neural nets want to work”。
你有踩过PyTorch的坑吗？
如上的bug并不是偶然，随着用PyTorch的人越来越多，被发现的bug也就越来越多，某乎上还有PyTorch的坑之总结，被浏览量高达49w。
其中从向量、函数到model.train()，无论是真bug还是自己出了bug，大家的血泪史还真的是各有千秋。
所以，关于PyTorch你可以分享的经验血泪史吗？
欢迎评论区留言讨论～
参考链接：
[1]https://tanelp.github.io/posts/a-bug-that-plagues-thousands-of-open-source-ml-projects/
[2]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/mocpgj/p_using_pytorch_numpy_a_bug_that_plagues/
[3]https://www.zhihu.com/question/67209417/answer/866488638
— 完 —

如何评价一个伪随机数生成算法的优劣？

不言而喻，随机数生成的方法应是快速的，占用内存少的，实现简单，可移植，可并发执行，对于不同的参数都应当具有均匀的速度。更加重要的检测内容是对其统计性质的检测。统计检验又分为两类：一类是理论检验，另一类是经验检验。先来说说理论检验。顾名思义，理论检验是先验的检验，能够预先告诉我们这些检验的结果将会是如何。如前所述，理论检验主要是检验随机数的周期，内在结构和关联性。发展这一类型的理论十分困难，至今的得到的结果一般是对整个周期的统计检验。对于线性同余算法得到的随机数，周期长度的平方根是一个比较好的样本大小的上限。因此对于一个好的生成器，必须能够使得对于某些参数能够得到最大的周期长度，并且能够计算出这样的参数。比如对于线性同余算法而言，最好的乘数是,模是.这个观点在很多书籍和论文中都有推荐，但是随着计算机计算能力的提高，这个观点已经不合时宜啦。因为对于现代的计算机而言，这样的周期还是太短了，现在而言m不应小于.生成器的内部结构如栅栏结构和超平面点的分布也很重要。对于不同的生成器有特定的检测方法。结构检测用到最多的就是谱检验，谱检验就是基于相邻平行超平面之间最大距离的检验，该距离越大，生成器越差。
谈到随机性，这大概是一个令人困惑哲学问题吧。随机行为精确地说究竟指的是什么，最好是有定量的定义。Kolmogorov曾提出一种判定随机性的方法： 对于无穷的随机数序列，无法用其子序列描述。J.N.Franklin则认为：如果一个序列具有从一个一致同分布的随机变量中独立抽样获得的每个无限序列 都有的性质，则是随机的。这些定义都不是很精确，有时甚至会导致矛盾。可见数学家在谈到这个问题时是多么的审慎。
随机数生成器只是一种产生符合特 定分布的随机数的算法。这些所谓的随机数序列实际上是周期性的。从实用的角度出发，随机数生成器如果能够在尽可能多的场合中产生正确的结果，那么它就是好 的。但是这个愿望无法完全实现。因为每一个生成器都会在特定的场合失效，比如说可能无法达到随机数的均匀性或者随机数之间隐藏着关联。
已经有大量的随机数生成器，但是找到好的、易移植的、达到工业水准的随机数生成器是一个难以实现的目标。生成非均匀分布的标准方法是先产生均匀分布随机数，然后将其转化为特定分布的随机数。
从我的角度认为，达到设计需求的随机就是优秀的无论它是真或假，是否满足那个k1234其它领域不熟就不说，就游戏领域，我认为游戏领域不需要优秀的真随机，需要的都是优秀的伪随机。酷跑，我需要随机拼接场景，道具，分值，以达到不单调重复的目的。但是我又需要控制游戏节奏，用户的体验节奏，因此我需要根据用户的得分情况，失误操作去设置一堆的阀值，来调整随机规则，让用户不断产生一种错觉，这只是失误，就差一点点，都是因为xxx同理可推，抽奖、掉落、攻击、爆击、合成等。个人以为，在实际应用领域，满足设计需求的伪随机比算法优秀的真随机优秀太多太多，当然一切前提是说明随即需求，很多时候设计者自己都说不清他的随机需求是啥，只是觉得需要随机。

日常生活中有什么方便的产生随机数的方法？

我们可以借助日常生活中的一些带有数字的东西，比如说像扑克牌啊，或者写有编号的一些卡片，然后在里面抽取几张不同数字的卡片，然后随机打乱就可以产生随机数了，这是一种比较简便的方法
用随机数生成器就可以解决了！在线随机数生成器,可以随机生成你设定的随机数,可以是唯一的或者重复的,根据你指定的最小数和最大数生成相应的随机数， 在你需要抽签、随机选择的时候非常的便利。另外,你还可以把它当成别样的色子来用。
如果随机数选取的范围不是很大，使用传统的抽签方式就可以，制作一定数量的标签，标签上按照顺序排列数字，再把这些标签放在一个小桶里，需要选择随机数的时候，就直接伸手随机掏出标签就可以了。
可以利用电脑或者一些电子产品或者手机上的随机数排列的APP，电脑里面的文档里面就有随机数排列的产生的方法，还有一些手机软件下载上就可以有产生随机数的方法了。这些办法更快速一些。
现在网上有很多产生随机数的软件，比如随机数生成器。它是一款根据你指定的最小数和最大数生成相应的随机数的简单的软件。 在你需要抽签、随机选择的时候就特别有用。另外,还可以把它当成别样的色子来用。
用随机数生成器就可以了啊！在线随机数生成器,可以随机生成你设定的随机数,可以是唯一的或者重复的,根据你指定的最小数和最大数生成相应的随机数， 在你需要抽签、随机选择的时候非常的便利。另外,你还可以把它当成别样的色子来用。

手机上如何随机抽号

在oppo软件商店下载这款随机数生成器就可以弄了。

随机数生成器安卓版是一款十分实用的数字随机生成抽奖抽签类软件，随机数生成app手机版能够在用户规定的数字范围内，随机抽中1个或者多个随机数，一键智能复制，随机数生成app支持文字大小和颜色设置，还能够通过摇一摇的方式简单快速的抽取数字。

随机数生成器会生成一样的数字么

随机数有可能会生成重复数，比如说如果让随机函数在1和2之间循环5次随机，这就必然会出现重复的数字

数字录入计算不重复生成器app谁有？

有很多数字录入计算不重复生成器的应用程序可供选择，以下是其中几个：
1. Random.org：提供一个数字和随机字符串生成器，可选择生成不同种类的数字序列和字符串，以及控制生成数字的数量和范围等。
2. QR Code Generator：提供一个随机编码生成器，可生成不重复的二维码，用于标识产品和服务，并可在计算机屏幕上或移动设备上扫描。
3. Random Number Generator Pro：一个功能强大的随机数生成器应用程序，可生成不重复的正整数、小数和分数，并提供多种算法和选项，以便进行高级随机数操作。
4. Neo Random Number Generator：一个简单易用的随机数生成器应用程序，可生成不重复的正整数，选择数字范围，包括0~9、1~10、1~100等等。
这些应用程序都可以在各个应用商店中下载。
你可以考虑使用以下几种数字不重复生成器app：
Random Number Generator: 这是一款简单易用的随机数字生成器，可以生成不重复的数字序列。你可以在应用中设置数字范围和生成数量，然后轻松生成一系列不重复的数字。
Number Generator: 这是另一款随机数字生成器应用，支持生成不重复的数字序列。你可以在应用中设置数字范围和生成数量，还可以选择是否包含零和负数。
True Random Number Generator: 这是一款更加高级的随机数字生成器应用，使用真正的随机算法生成数字序列，确保生成的数字是完全随机和不可预测的。应用支持生成不重复的数字序列，并且可以自定义数字范围和生成数量。
这些应用都可以从应用商店下载安装，并且在使用过程中都非常简单易用。
您可以搜索并下载以下几个数字计算应用程序：
Random Number Generator Plus
Randomizer - Random Number Tool
Random Number Generator by Rikitake
Random Number Generator by Peaksel这些应用程序都可以生成不重复的数字序列，并且都有不同的功能和选项供您选择。请注意，在使用这些应用程序时，确保从可靠的来源下载并且不向应用程序提供任何敏感信息。

steam随机数

Steam随机数是指在Steam平台上生成的随机数。这些随机数常用于游戏中的随机事件、掉落物品、抽奖活动等方面。Steam使用随机数生成器（Random Number Generator，简称RNG）来产生这些随机数。RNG是一种算法，通过使用特定的种子值，可以在特定的范围内生成看似随机的数字。
使用随机数的原因是为了增加游戏的变化性和挑战性。通过引入随机数，游戏中的事件和结果变得不可预测，使得游戏更具有趣味性和挑战性。例如，在一款角色扮演游戏中，怪物的掉落物品可能是随机的，玩家需要不断探索、战斗并希望能够获得稀有的装备或道具。这种随机性能够增加游戏的可玩性和重复性。
然而，需要注意的是，随机数并不意味着完全随机。因为随机数实际上是由算法生成的，所以在理论上是可预测的。此外，不同的随机数生成算法可能会有不同的随机性质和结果分布。对于游戏开发者来说，选择合适的随机数生成算法以及适当的种子值是很重要的，以确保游戏中的随机性符合设计意图，并且公平合理。
总结来说，Steam随机数的使用可以增加游戏的趣味性和挑战性，提供一种变化和不可预测性。然而，随机数实际上是由算法生成的，需要游戏开发者慎重选择和使用，以确保随机性的公平和合理性。
Steam随机数是指在Steam平台上生成的随机数。Steam是一个数字发行平台，用于购买和下载电子游戏、软件和其他相关内容。在游戏开发和游戏运行过程中，随机数的使用非常常见。
生成随机数的原因是为了增加游戏的可变性和重复性，使游戏具有更高的娱乐性和挑战性。随机数可以用于生成随机地图、敌人的行为模式、掉落物品的概率等等。通过使用随机数，游戏可以在每次玩的时候都呈现出不同的情况，让玩家体验到更多的乐趣和刺激。
同时，随机数也可以被用于游戏的平衡性和公平性。例如，在多人游戏中，通过随机数来决定玩家的出牌顺序或者随机匹配对手，可以避免不公平的情况发生，增加游戏的公正性。
在游戏开发中，生成高质量的随机数是非常重要的。因为低质量的随机数可能会导致游戏的不可预测性降低，出现重复的情况或者模式，影响游戏的乐趣和挑战性。因此，游戏开发者会使用各种算法和技术来生成高质量的随机数，以确保游戏的可玩性和变化性。
总之，Steam随机数的使用在游戏中起到了重要的作用，增加了游戏的可变性和挑战性，同时也保证了游戏的公平性和平衡性。
Steam随机数是指在Steam游戏平台中生成的随机数。这些随机数通常用于游戏中的随机事件、掉落物品、随机匹配等方面。Steam使用随机数的目的是为了增加游戏的可变性和挑战性，使游戏体验更具趣味性和多样性。
随机数的生成通常基于计算机的伪随机数生成算法，根据一定的种子值，通过一系列的计算和变换来生成随机数。这些算法保证了生成的随机数具有一定的不可预测性和均匀性。
使用随机数可以增加游戏的难度和挑战性，因为玩家无法预知下一个随机事件或者得到的随机物品是什么。这使得游戏更具策略性和刺激性，玩家需要根据随机事件的结果来做出相应的决策。
同时，随机数也增加了游戏的可重复性和乐趣性。每次游戏过程中随机生成的事件和物品都不同，使得每次游戏体验都有所不同，玩家可以不断尝试不同的策略和方案，增加游戏的重玩价值。
综上所述，Steam使用随机数是为了增加游戏的可变性、挑战性和乐趣性。通过随机数的引入，游戏变得更加有趣，玩家需要在不可预知的情况下做出决策，增加了游戏的策略性和重玩价值。
Steam随机数是指在Steam平台上生成的随机数。Steam是一个数字发行平台，用于购买和下载电子游戏、软件和其他数字内容。当需要进行随机选择或生成随机数时，Steam平台提供了一种方便的机制。
Steam随机数的生成原理是基于计算机的伪随机数算法。计算机使用一种称为"种子"的初始值，通过特定的算法生成随机数序列。这个种子值可以是由系统时间、用户输入或其他随机事件生成的。每次使用相同的种子值，都会生成相同的随机数序列。这个机制确保了在相同条件下，每次生成的随机数都是可重现的。
拓展内容：随机数在计算机科学和应用中具有广泛的应用。在游戏开发中，随机数被用于生成随机地图、敌人的行为模式、掉落物品等。在密码学中，随机数被用于生成加密密钥、生成随机的初始化向量等。此外，随机数还被用于模拟实验、进行统计分析等领域。保证随机数的质量和安全性是非常重要的，因此在实际应用中需要选择合适的随机数生成算法，并保证种子值的安全性和随机性。
Steam随机数是指在Steam平台上生成的随机数。这些随机数通常用于游戏中的随机事件、物品掉落、抽奖活动等。Steam平台为了保证公平性和随机性，采用了特定的算法来生成随机数。
生成随机数的算法通常会使用一个种子值作为起点，然后通过一系列计算来产生一个看似随机的结果。种子值可以是时间戳、用户ID等。由于算法是确定性的，所以相同的种子值会产生相同的随机数序列，这就意味着在相同的条件下，每次生成的随机数是固定的。
为了避免重复和可预测性，Steam通常会使用当前时间戳作为种子值，这样每次生成的随机数序列都会有所不同。此外，为了防止玩家通过破解算法或者恶意操作得到不公平的优势，Steam还会对生成的随机数进行进一步加密和保护。
需要注意的是，虽然随机数生成算法是设计为随机的，但实际上它们是伪随机的。也就是说，随机数的生成过程是可预测的，只是在实际应用中表现出了一种近似于真随机的特性。这是因为计算机是基于确定性的操作，无法真正实现绝对的随机性。
总结起来，Steam随机数生成过程涉及种子值、算法和加密保护等因素，以确保公平性和随机性。然而，由于计算机的本质限制，生成的随机数实际上是伪随机的。这样的设计可以确保游戏体验的多样性和趣味性，同时也保护了游戏平衡和公平性。