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随机数种子前沿信息_1-100随机数在线生成(2024年11月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

随机数种子

random库怎么用今天我们来聊聊Python的random库，这个库提供了九种不同的随机数生成函数，真的是非常强大和实用。让我们一起来看看这些函数吧！ random()：生成一个[0.0，1.0）之间的随机小数 𐟌€ 这个函数非常简单，就是生成一个0到1之间的小数。代码示例如下： ```python import random random.seed(2) # 初始化随机数种子，默认值为当前系统时间 n = random.random() print(n) ``` seed()：初始化随机数种子 𐟌𑊤𝠥碌婀š过seed函数来设置随机数生成的种子，这样每次运行程序时，生成的随机数序列都是一样的。代码示例如下： ```python import random random.seed(2) # 设置种子为2 n = random.random() print(n) ``` randint(a, b)：生成一个[a, b）之间的整数 𐟎𒊨🙤𘪥‡𝦕𐧔Ÿ成一个在指定范围内的整数。代码示例如下： ```python import random n = random.randint(1, 10) print(n) ``` getrandbits(k)：生成一个k比特长度的随机整数 𐟒𛊨🙤𘪥‡𝦕𐧔Ÿ成一个指定比特长度的随机整数。代码示例如下： ```python import random n = random.getrandbits(10) print(n) ``` randrange(start, stop, step)：生成一个[start, stop]之间以step为步数的随机整数 𐟏 这个函数生成一个在指定范围内的随机整数，步长可以自定义。代码示例如下： ```python import random n = random.randrange(1, 100, 3) print(n) ``` uniform(a, b)：生成一个[a, b]之间的随机小数 𐟓 这个函数生成一个在指定范围内的随机小数。代码示例如下： ```python import random n = random.uniform(1, 10) print(n) ``` choice(seq)：从序列类型中随机返回一个元素 𐟎Ÿ️ 这个函数从给定的序列中随机选择一个元素。代码示例如下： ```python import random poi = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] n = random.choice(poi) print(n) ``` shuffle(seq)：将序列类型中的元素随机排序，返回打乱后的顺序 𐟎𒰟”„ 这个函数将给定的序列打乱顺序，并返回新的顺序。代码示例如下： ```python import random poi = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] random.shuffle(poi) print(poi) ``` sample(pop, k)：从pop类型中随机选取k个元素，以列表类型返回 𐟓‹𐟎𒊨🙤𘪥‡𝦕𐤻Ž给定的集合中随机选择k个元素，并返回这些元素的列表。代码示例如下： ```python import random poi = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] lfd = random.sample(poi) print(lfd) ```

𐟌𓒨ﭨ耩š机森林建模指南𐟓– 𐟓š 想要在R语言中构建随机森林模型吗？跟着以下步骤，轻松上手！ 1️⃣ 首先，安装并加载必要的包，如`randomForest`和`readxl`。 2️⃣ 使用`read_excel`函数，轻松读取Excel数据并转换为数据框。 3️⃣ 为了确保实验的可重复性，设置随机数种子，并划分训练集和测试集。 4️⃣ 接下来，构建随机森林模型，并进行训练。 5️⃣ 最后，利用训练好的模型对测试集进行预测，并评估模型的性能。 𐟎‰ 完成以上步骤，你就能轻松掌握R语言随机森林建模的技巧啦！

𐟖诸打印七行七列的二维数组 𐟤”想要打印一个7行7列的二维数组，其中对角线元素都为1，其他元素则是10到99之间的随机数吗？这里有个示例程序可以帮你实现： ```c #include #include #include int main() { int a[7][7]; srand(time(NULL)); // 初始化随机数种子 for(int i = 0; i < 7; i++) { for(int j = 0; j < 7; j++) { if((i + j) == 7) { // 对角线元素为1 a[i][j] = 1; } else { // 其他元素为随机数 a[i][j] = rand() % 90 + 10; // 随机数范围10-99 } } } // 打印数组元素 for(int i = 0; i < 7; i++) { for(int j = 0; j < 7; j++) { printf("%5d", a[i][j]); } printf("\n"); // 每行结束后换行 } return 0; } ``` 这个程序会创建一个7x7的二维数组，对角线元素都设为1，其他元素则是随机产生的整数，范围在10到99之间。然后，它会按照矩阵的顺序打印出所有元素。𐟖𜯸 注意：在C语言中，数组索引通常从0开始，而不是从1开始。所以，在这个程序中，我们使用`i`和`j`作为循环变量，它们的值从0到6。同时，`rand()`函数用于生成随机数，而`time(NULL)`则用于初始化随机数种子，以确保每次运行程序时都能得到不同的随机数序列。𐟎𒀀

深度学习调参指南：14个实用技巧深度学习调参有哪些技巧？以下是一些实用的建议：初始化方法 𐟧銧𚿦€祱‚和卷积层一般选择Kaiming均匀或归一化初始化，而嵌入层则选择截断归一化。具体方法可以参考相关论文。 Ir参数 𐟌᯸ 对于NLP和BERT类模型，Ir参数一般在1e-5级别附近，需要进行warmup和衰减；对于CV类模型，Ir参数一般在1e-3级别附近，也需要进行衰减。具体数值需要多尝试。 Dropout 𐟕𕯸‍♂️ 大部分任务需要使用预训练模型，注意模型内部的dropout ratio是一个重要的参数。默认值不一定最优，有时候将dropout重置为0会有意想不到的效果。 Batch Size 𐟓ˆ 在表示学习和对比学习领域，batch size越大越好，但显存不足时可以使用累计梯度。其他领域则视情况而定。序列输入 𐟔„ 对于序列输入，使用Layer Normalization（LN）；对于非序列输入，使用Batch Normalization（BN）。优化器 𐟏‹️‍♂️ 对于NLP和抽象层次较高或目标函数非常不平滑的问题，优先使用Adam优化器；其他情况可以尝试SGD，但需要的迭代次数通常高于SGD。数据增强 𐟔 数据增强要结合任务本身来设计，以提高模型的泛化能力。随机数种子 𐟌𑊨彩š机数种子，否则很多对比实验的结论可能不准确。 Cross Validation ✖️ 交叉验证方式要结合任务设计和数据标签设计，时序数据要避免未来信息泄漏。过拟合与Early Stopping 𐟛‘ 不要过早进行早期停止，有时候收敛平台在后段，你会错过。参考第一条，先让模型过拟合训练集。参数初始化 𐟔犤𝿧”蘡vier和truncated_normal初始化方法可以加速收敛，但同样是TensorFlow和PyTorch用同样的初始化，PyTorch可能存在多跑一段时间才开始收敛的情况。所以，如果出现loss不下降的情况，耐心一点，多跑几个epoch。无脑Adam 𐟤– 不知道用啥优化器？无脑Adam，对绝大多数问题都有不错的效果。归一化方法 𐟓 线性层和卷积层一般选择Kaiming均匀或归一化初始化，而嵌入层则选择截断归一化。具体方法可以参考相关论文。 LN与BN 𐟌 对于序列输入，使用Layer Normalization（LN）；对于非序列输入，使用Batch Normalization（BN）。层次化设计 𐟏›️ 基于backbone构建层次化的neck一般比直接使用最后一层输出要好。Reduce函数一般使用attention优于简单pooling，多任务需要构建不同的qkv。数据增强 𐟔 数据增强要结合任务本身来设计，以提高模型的泛化能力。

深度学习调参指南：轻松搞定模型优化！✨ 大家好！今天我想和大家分享一些深度学习调参的小技巧，帮助大家轻松搞定模型优化。相信很多小伙伴在做深度学习项目时，都会遇到调参的困扰。别担心，下面这些小技巧或许能帮到你！先过拟合再调整 𐟎斥…ˆ，我们要确保模型的能力足够强，能够过拟合训练集。然后，再逐步减小模型规模，尝试各种正则化方法，找到最佳的平衡点。这个过程有点像先让模型吃饱，再慢慢调整它的饭量。学习率 (lr) 𐟓ˆ 学习率是调参过程中最重要的参数之一。一般来说，NLP中的BERT类模型学习率在1e-5左右，使用warmup和衰减策略；CV类模型学习率在1e-3左右，也需要衰减。具体值需要多尝试几次找到最优解。 Batch Size 𐟚€ Batch Size的选择也很重要。在表示学习和对比学习领域，batch size越大越好。如果显存不够，可以使用累计梯度。其他领域则视具体情况而定。 Dropout 𐟒犩ℨ𛃦补ž‹中，dropout ratio是一个关键参数。默认值不一定是最佳值，有时候把dropout设置为0会有奇效。比如在一些自然语言处理任务中，适当增加dropout可以提高模型的效果。初始化方法 𐟛 ️ 对于linear/CNN层，一般选用kaiming uniform或normalize；embedding层通常选择截断normalize。初始化方法很多，可以根据需要选择。正则化方法 ⚖️ 在序列输入上使用Layer Normalization（LN），非序列输入上使用Batch Normalization（BN）。这样可以有效防止过拟合，提高模型的泛化能力。 Neck设计 𐟏—️ 基于backbone构建层次化的neck通常比直接使用最后一层输出要好。reduce function一般选择attention优于简单pooling，多任务需要构建不同的qkv。这个设计可以帮助模型更好地提取特征，提升性能。数据增强 𐟌𑊦•𐦍ž强要结合具体任务来设计，确保增强方法能够提升模型效果。比如在图像分类任务中，可以使用旋转、裁剪等方法来增加数据的多样性。随机数种子 𐟌Ÿ 设定好随机数种子，否则很多对比实验结论不一定准确。这个看似不起眼的小细节，实际上能大大提高实验的可重复性。交叉验证 𐟕𐯸 交叉验证方式要结合任务设计和数据标签设计。时序数据要避免未来信息泄漏。这样可以更好地评估模型的性能，避免过拟合。优化器选择 ⚙️ 在NLP中，抽象层次较高或目标函数非常不平滑的问题优先选择Adam，其他情况下可以尝试SGD。Adam一般需要的迭代次数高于SGD。 Early Stopping ⏳ 不要过早进行early stopping，有时候收敛平台在后段，可能会错过最佳模型。参考第1条，先确保模型能过拟合训练集。希望这些小技巧能帮到大家在做深度学习项目时的调参工作！如果你有其他问题或经验分享，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

随机种子：确保随机性的可重复性与控制随机种子到底是什么？𐟤” 随机种子其实就是一个数值参数，用来初始化伪随机数生成器（PRNG）。虽然电脑生成的随机数看起来很随机，但其实都是通过算法生成的伪随机数。随机种子决定了这些伪随机数的起点。如果你用相同的种子，生成的随机数序列就会完全一样。随机种子的作用有多大？𐟚€ 1. 实验可重复性：在科学研究和模型开发中，保证结果的一致性非常重要。设置了随机种子后，即使在不同时间或环境下重复实验，也能生成相同的结果。模型训练稳定性：在机器学习中，随机种子用于初始化模型参数、划分数据集等。固定种子可以让训练过程更加稳定，便于结果评估和调试。算法调试：随机数的一致性让调试更加高效，帮助开发者定位问题。模拟与仿真：仿真实验中，随机种子确保条件一致，便于比较和优化系统性能。随机种子的类型有哪些？𐟎𒊊固定随机种子：通过固定种子，生成一致的随机序列，适用于需要可重复性的场景（如科学实验）。动态随机种子：根据当前时间或其他动态因素生成种子，每次运行程序生成的随机数都不同，适用于游戏开发、加密等。随机种子都用在哪些地方？𐟎科学实验：确保研究结果的重复性。机器学习：控制模型训练过程的随机性（如参数初始化、数据增强）。算法开发：便于调试、验证。游戏开发：控制随机事件生成，例如敌人位置或物品掉落。加密与安全：用于生成密钥等随机值，确保安全性。如何用好随机种子？𐟒ከ𝕩š机种子值：在实验或代码注释中记录种子值，便于结果复现。统一设置：在项目中使用统一的种子值，避免结果不一致。动态随机性：在生产环境中避免使用固定种子，采用动态种子或基于时间的种子值。测试随机性质量：通过统计方法评估生成器性能，确保随机数满足需求。分离训练与测试种子：确保模型训练和测试过程的随机性独立，避免过拟合。随机种子的挑战与未来趋势？𐟔𗨥𙳥𐤸€致性：不同语言或平台对随机数生成的实现不同。高质量生成器：对复杂应用需求，提供更高效的生成器。量子随机数：利用量子计算生成真正的随机数。自动化管理：开发工具简化种子记录与共享。总之，随机种子虽然看起来不起眼，但在实际应用中却有着举足轻重的作用。掌握好它，能让你的实验、模型和代码更加稳定和可靠。𐟌Ÿ

12个深度学习调参技巧，提升模型性能！ 1. 𐟔砦补ž‹容量与正则化：首先，确保你的模型有足够的表示能力来完全拟合训练数据。然后，通过降低模型容量或者加入正则化手段来 trade off，在过拟合和欠拟合之间寻找最优解。 𐟓ˆ 学习率调整：学习率（Ir）是训练深度学习模型最重要的超参数之一。对于NLP模型来说，一般选择在1e-5这个数量级附近的学习率，并使用学习率 warmup 和衰减策略。对于计算机视觉模型来说，一般选择在1e-3这个数量级附近的学习率，并使用学习率衰减。具体的学习率需要通过多次实验来确定。 𐟓Š 批量大小选择：对于表示学习和对比学习来说，通常选择较大的批量大小会带来更好的效果。但是如果GPU显存不足，会导致无法计算大批量的梯度，此时需要使用梯度累积的技巧，否则模型可能无法有效收敛。而对于其他类型的深度学习模型来说，批量大小的选择需要根据具体情况而定。 𐟒᠄ropout比例调整：在现代深度学习任务中，大多采用预训练语言模型作为基础模型。在这种情况下，Dropout比例是一个非常重要的超参数，使用默认值不一定能达到最佳效果。有时将Dropout比例调整到0，可以取得意想不到的效果。 𐟔砦ƒ重初始化：对于线性层和卷积层来说，常用的权重初始化方法是Kaiming Uniform或Kaiming Normal初始化。对于嵌入层来说，常用的初始化方法是截断归一化初始化。这些初始化方法在许多论文中有详细论述，值得进一步研读。 𐟔„ 归一化策略：对于序列输入来说，是用Layer Normalization；而对于非序列输入来说，是用Batch Normalization。 𐟏‹️‍♂️ 层次化neck设计：在通过backbone提取特征之后，建立一个层次化的neck通常会比直接使用backbone的最后一层输出有更好的效果。在neck中，利用attention机制来减维通常会优于简单的pooling方法。对于多任务学习来说，需要构建不同的query，key和value。 𐟎蠦•𐦍ž强策略：数据增强的方式和策略需要根据任务自身的特点来定制设计。 𐟔’ 固定随机数种子：在进行深度学习模型的对比实验时，需要固定随机数种子，否则许多实验结论的可信度会受到影响。 ❄️ 交叉验证策略：交叉验证的方式和策略需要根据任务特点和数据标签的设计来定制。特别是对于时序数据，需要避免未来信息在验证过程中的泄漏。 𐟌 优化器选择：在自然语言处理或目标函数比较不平滑的问题中，Adam优化器是首选。

生活总是有ups and downs 前两日身体着凉不舒服，又被事情追着跑。而且整个人状态都不对劲，内耗严重，变i了。从今天一觉醒来，感觉整个世界的随机数种子换了。一切都很美好，天气又热起来了，身体舒服多了，在公开场合的表现也让自己满意。珍惜这高能量的一天𐟌Ÿ

#振兴新突破辽宁杠杠滴##新时代六地辽宁杠杠滴#【生成式人工智能（AIGC）治理的挑战与展望④】人工智能生成的内容是否受著作权法保护随着人工智能模型的迅猛发展，很多人在尝试运用人工智能模型来生成内容，把自己的创意、设计进行有形呈现，以提高创作的效率。人工智能生成的内容是不是应当给予知识产权保护，是中国实务界和法律界都在积极探索的问题。众所周知，构成著作权法意义上保护的客体必须具有独创性。独创性包括两个方面：独立完成和创作性。概括来说，独创性主要体现在作者对相关素材的取舍、选择、设计、安排和组合上。以中国首例人工智能生成图“春风送来了温柔”案件为例，该案件争议的关键点是使用人工智能模型制作的图片是否构成作品。本案原告通过在模型上输入数十个提示词，设置相关迭代步数、图片高度、提示词引导系数以及随机数种子等，生成了数张人像图片。法院在判决书中认为，在本案中，从图片生成过程来看，一方面，虽然原告并没有动笔去画具体的线条，也没有百分之百地告知人工智能模型怎样去画出具体的线条和色彩，构成涉案图片的线条和色彩基本上是人工智能模型“画”的，这与人们之前使用画笔、绘图软件去画图有很大的不同。但另一方面，法院认为，原告通过提示词，对于人物及其呈现方式等画面元素进行了设计，对于画面布局构图等通过参数进行了设置，体现了原告的选择和安排。此外，原告通过输入提示词、设置相关参数，获得了第一张图片后，继续增加提示词、修改参数，不断调整修正，最终获得了涉案图片“春风送来了温柔”，这一过程体现了原告的选择和个性判断。法院认为，原告创作的图片由其独立完成，体现了他的个性化表达，所以涉案图片具备“独创性”要件，涉案图片符合作品的定义，属于美术作品，受到著作权法的保护。作为中国首例AI生成图片侵权案，一审判决意味着法院对人工智能模型使用者在生成图片上享有著作权的首次认可。不过，本案判决也强调，利用人工智能生成的内容是否构成作品，需要视个案情况而定，不能一概而论。利用人工智能模型产生的内容如果全部为不能受法律保护的作品，那么对于整个行业将会是一种打击。该案件考虑了人工智能技术的发展对新兴产业的影响，鼓励用户使用人工智能模型进行创作，对推动人工智能产业的高质量发展具有一定的积极作用。（衣维成作者系大连市版权保护协会副会长，辽宁慧之林律师事务所主任）

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