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生成随机数前沿信息_生成随机数的函数(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-12-01

生成随机数

JMeter实战：参数化&数据库 1. 𐟓š JMeter脚本结构：每个JMeter脚本都是一个测试计划，也是管理单元。请求模拟与并发数设置都在脚本文件中完成。测试计划中只能有一个脚本。至少需要一个线程组，JMeter的负载是通过线程组驱动的。至少需要一个取样器来模拟用户请求。至少需要一个监听器来衡量系统性能。 2. 𐟔砊Meter接口测试步骤：添加线程组。添加HTTP请求。在HTTP请求中写入接入URL、路径、请求方式和参数。添加查看结果树。调用接口并查看返回值。 3. 𐟎Meter参数化技巧：指定参数值：适用于多个请求共用相同数据的情况，如IP地址。添加用户定义的变量，引用变量的格式为 ${变量名}。借助函数生成参数：使用函数生成随机数，如 __Random。文件传参：从文件中读取参数，使用CSV Data Set Config。关联传参：用一个请求的响应结果作为另一个请求的入参，使用正则表达式提取器。 4. 𐟒𞠊Meter数据库连接：下载MySQL的jar包并放入JMeter的lib文件夹中，然后重启JMeter。配置JDBC Connection Configuration。配置JDBC Request。在请求中引用查询到的结果变量，结合计数器取每一个结果值，格式为 ${_V(tname${index})}。

Excel抽签秘籍！简单三步想要在Excel中实现随机名单抽签？其实非常简单！只需几个步骤，你就能轻松完成。下面我来详细讲解一下。第一步：排列名单 𐟓‹ 首先，将你的名单按照顺序排列好。假设你的名单在L3到L32之间。第二步：编写函数 𐟓 接下来，在任意一个单元格中输入以下函数： =INDEX(L3:L32,RANDBETWEEN(1,30)) 这个函数的含义是从L3到L32中随机选择一个单元格的值。第三步：生成随机数 ⚙️ 按下Enter键，你会看到一个随机的名字生成出来。如果你想要更多的随机名字，可以多次生成。小技巧 𐟒እ悦žœ你想要更有趣的效果，可以在生成的随机名字上加上一些修饰，比如“抽签结果”等。另外，你还可以根据需要调整名单的范围和生成的次数。通过以上步骤，你就能在Excel中轻松实现随机名单抽签啦！赶紧试试吧！

C++少儿编程U2总结与U3新知识探讨这次分享主要是对之前的学习内容进行总结，并引入一些新的知识。我们回顾了输入、输出、if-else语句、rand()函数生成随机数、for循环以及switch语句在实际问题中的应用。还学习了如何利用%运算符生成限定范围内的整数。接下来，我们进入了新的知识领域——while循环。通过一个简单的例子，我们实现了红绿灯的持续切换，并探讨了while循环的基本控制条件。 C++的学习可以分为多个层次，不同孩子的学习需求各不相同。有些孩子希望通过编程培养逻辑思维能力，将这种思维习惯应用到文化课的学习中，使生活更加有条理。而有些孩子则希望通过编程参加信息学竞赛，这需要投入大量的时间和精力。我们希望家长们能找到适合自己孩子的编程学习难度，让他们在编程学习中真正成长。我们的教学专注于3年级及以上的孩子，提供python和C++的少儿编程教育。

循环结构与随机数生成循环结构的组成部分包括：初始化语句、条件判断语句、循环体语句和条件控制语句。Java中的循环结构主要有三种：for、while和do-while。 𐟔„ for循环：先判断后执行 for循环的语法结构如下： ```java for(初始化语句；循环条件判断语句；条件控制语句) 循环体语句; ``` 在这个结构中，初始化语句首先执行，然后进行条件判断，如果条件为真，则执行循环体语句，最后进行条件控制。 𐟔„ while循环：先判断后执行 while循环的语法结构如下： ```java 初始化语句; while(条件判断语句) 循环体语句; 条件控制语句; ``` 在这个结构中，初始化语句首先执行，然后进行条件判断，如果条件为真，则执行循环体语句，最后进行条件控制。需要注意的是，while循环的条件控制变量在外部声明，可以继续使用。 𐟔„ do-while循环：先执行后判断 do-while循环的语法结构如下： ```java 初始化语句; do 循环体语句; 条件控制语句; while(条件判断语句); ``` 在这个结构中，初始化语句首先执行，然后执行循环体语句，最后进行条件控制。如果条件为真，则继续执行循环体语句，否则跳出循环。需要注意的是，do-while循环至少会执行一次循环体语句。 𐟔„ 死循环与跳出循环在Java中，可以使用break和continue关键字来控制循环的执行。break用于终止整个循环的执行，而continue用于跳过某次循环体的执行，继续下一次循环。 𐟔„ 随机数生成生成随机数需要以下步骤：导入Random类：import java.util.Random; 创建Random对象：Random rand = new Random(); 获取随机数：int number = rand.nextInt(10); // 获取范围在[0,10)的随机数。扩展：如果需要指定区间生成随机数，可以使用以下公式：int num = rand.nextInt(max-min+1)+min; 这样可以生成范围在[min,max]的随机数。

Python模块大揭秘𐟔，效率翻倍！ Python 拥有众多实用的模块，这些模块为程序员提供了丰富的功能，帮助他们更高效地开发应用程序。以下是一些 Python 中常用的模块： 𐟓‚ os - 提供与操作系统相关的功能，如文件和目录的操作。 𐟔 re - 正则表达式模块，用于在 Python 中进行正则表达式匹配和搜索。 𐟓… datetime - 用于处理日期和时间，提供了创建日期和时间对象以及格式化日期和时间字符串等功能。 𐟔⠲andom - 用于生成随机数，提供了多种生成随机整数和随机选择元素等功能。 𐟓š json - 用于处理 JSON 数据，可以将 Python 对象编码成 JSON 字符串或将 JSON 字符串解码成 Python 对象。 𐟓Š csv - 用于读写 CSV 文件，提供了简单的 API 来处理 CSV 数据。 𐟌 urllib - 用于处理 URL，包括打开和请求 URL 以及解析 URL 组件等功能。 𐟒𞠳qlite3 - 提供了轻量级的数据库功能，适用于需要在程序中存储数据的情况。 𐟔砳ys - 提供与 Python 解释器交互的功能，可以用来获取 Python 版本信息和系统路径等。 𐟔⠭ath - 提供了许多数学函数，如三角函数、指数函数等，用于执行数学计算。此外，Python 还有许多第三方库，如 Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow、Keras 等，它们在科学计算、数据分析、机器学习和网络开发等领域非常有用。

大学啤酒游戏辅助工具：自动计算与图表生成最近在翻硬盘时，偶然发现了一个之前读书时写的啤酒游戏辅助工具。当时这个作业需要几个人合作完成，但组员们都没空，于是我自己动手写了这个工具，顺利完成了作业。工具使用教程 𐟓‹ 使用工具前，首先要了解啤酒游戏的规则。填写顺序必须是从左到右，从上到下的顺序原则，有颜色单元格不需要填写，只需填零售商的客户需求、订货量和批发商的订货量以及生产商的订货量。从第一轮开始，通过点击产生随机需求量生成随机数填入第一轮的零售商的客户需求量。接着根据库存和销售情况决定是否需要订货，需要订货时请将订货量输入到相关轮次的订货量单元格，不需要订货的请填写0。紧接着是根据批发商的库存和销售情况考虑是否要订货，如果要订货请将订货量填入相关轮次的订货量，不需要订货时请填写0。再接着是根据生产商库存与销售情况是否订货，如果订货请将订货量填入相关轮次的订货量单元格，不需要订货的请填写0。填写完成后点击计算成绩按钮进行计算，然后点击生成图标，即可生成图表。工具示例 𐟓Š 以下是工具生成的图表示例：客户需求曲线图 𐟓ˆ 客户需求壁 𐟓Š 零售商订货量曲线图 𐟓ˆ 这个工具不仅可以帮助你自动计算各种数据，还能生成直观的图表，让你更清晰地了解啤酒游戏的运行情况。希望这个工具对你有所帮助！

篡改问卷数据的风险与对策在学术研究中，数据的真实性至关重要。问卷调查作为数据收集的重要手段，其准确性直接影响研究结果的可靠性。篡改问卷数据的风险有哪些呢？以下是一些需要注意的地方： 𐟓Š 修改Word图表数据：这种方法是最简单的，但也是最容易被识破的。自己心里也没底，而且可能会被发现。 𐟒𛠥ﻦ𑂥ˆ𖦕𐦍š在某些平台上，定制数据已经形成了一个产业链。通过Python软件生成随机数，虽然能保证信效度，但无法保证变量之间的相关性和差异显著性。 𐟔砨‡ꥷ𑨰ƒ试数据：这种方法风险极高，可能把本来还不错的数据调成一堆垃圾，浪费时间精力。 𐟤 需求他人帮助篡改数据：这种方式价格高昂，通过生成一份新的数据文件来篡改数据。但当老师需要原始数据时，无法提供，风险极大。 ⚠️ 学术作假：篡改数据属于学术作假和学术不端，如果继续深造，可能会给自己埋雷。 𐟛 ️ 脚踏实地：制定或模仿科学合理的方法，按部就班地进行研究。寻找一篇好的文章进行模仿，这是最快的也是最轻松的方法。 𐟑袀𐟏렧ᮥˆ熟的量化研究：找学术大拿进行量化研究，贯彻拿来主义。 𐟓ˆ 确定准确的样本群体和收集平台：在选择样本回收平台时，应考虑其专业性和信誉度，确保数据的准确性和可靠性。 𐟑袀𐟏력ﻦ‰𞦭㧡‡导：不论是老师还是网络辅导，有人引路比自己开路轻松得多，虽然花钱，但这些钱在学术生涯中微不足道。通过以上方法，可以尽可能保证量化研究的效果，避免篡改数据带来的风险。

Java数组初始化详解：静态与动态方法 1⃣️ 数组的定义及初始化数组是一种数据结构，可以存储同种数据类型的多个值。在Java中，数组的初始化有两种方式：静态初始化和动态初始化。静态初始化静态初始化是指在声明数组时直接指定数组的初始值。例如： int[] arr = {1, 2, 3, 4, 5}; 这里，我们创建了一个包含5个整数的数组，并在声明时直接赋值。静态初始化的数组长度是固定的，不能更改。动态初始化动态初始化是指在运行时根据需要分配内存空间并初始化数组。例如： int[] arr = new int[5]; 这里，我们创建了一个长度为5的整数数组，但初始值未指定。动态初始化的数组可以在运行时根据需要添加或删除元素。生成随机数使用Java的Random类可以生成随机数。例如： Random r = new Random(); int num = r.nextInt(100); 这段代码会生成一个0到100之间的随机整数。数组数据的交换利用中间变量可以进行数组数据的交换。例如： int temp = arr[0]; arr[0] = arr[1]; arr[1] = temp; 这段代码将数组中的第一个元素和第二个元素进行了交换。总结通过以上几种方法，你可以轻松地在Java中进行数组的初始化和数据交换。无论是静态初始化还是动态初始化，都能根据实际需求选择合适的方式。希望这些内容对你有所帮助！

Python猜数游戏，超好玩！嘿，大家好！今天我要和你们分享一个超级有趣的Python小游戏——猜数字！这个游戏其实很简单，但充满了乐趣和挑战。让我们一起来看看这个游戏的代码吧！准备工作 𐟓š 首先，我们需要导入Python的内置模块random。这个模块可以生成随机数，非常适合我们的游戏。生成随机数 𐟎𒊦Ž夸‹来，我们用random模块的randint函数来生成一个随机整数。这个函数可以生成一个在指定范围内的随机数，非常适合我们的游戏。获取用户输入 𐟑‚ 我们用input函数来获取用户的输入，并将其转换为字符串。然后，我们用int函数将输入的字符串转换为整数，这样我们就可以进行整数运算了。判断猜测 𐟧 我们用条件语句来判断用户猜测的数字与正确答案的关系，并给出相应的提示。比如，如果用户猜对了，我们就告诉他们“恭喜你，猜对了！”；如果猜错了，我们就告诉他们“再试试，你离正确答案不远了！” 无限循环 𐟔„ 为了让游戏一直进行下去，我们用while True来创建一个无限循环。这个循环会一直运行，直到用户猜对数字为止。结束循环 𐟏 当用户猜对数字时，我们用break语句来结束while循环，这样游戏就结束了。记录猜测次数 𐟓Š 我们用num = num + 1来对num进行自增操作，记录用户猜测的次数。这样我们就可以知道用户猜了多少次才猜对。总结 𐟎‰ 这个小游戏虽然简单，但充满了乐趣和挑战。通过这个小游戏，我们可以学到很多Python的基础知识，比如import语句、random模块、条件语句、while循环和break语句。希望你们喜欢这个游戏，快去试试吧！

从零开始掌握AI绘画技巧！嘿，想成为AI绘画大师吗？别担心，我从零开始教你！这篇文章会带你快速了解AI绘画的各种术语和技巧，让你迅速上手。后续我还会分享更多实操干货，感兴趣的朋友记得关注哦！黑话解释咒语 (Prompt): 这就是你输入的文本信息，类似于魔法咒语。不同的咒语会导致AI生成不同的图像。炼丹: 训练模型的过程，就像炼丹一样，需要不断调整参数。魔法: 使用咒语出图的过程，输入文本信息就能生成图像，是不是很神奇？抽卡: AI绘画工具并不能一次就输出符合要求的图片，有时候需要几十张才能抽到一张满意的，有点像游戏里的抽卡过程。种子 (seed): 用于生成随机数的初始值，控制生成图像的随机性。模型类型大模型: 具有数百万或数十亿个参数的深度神经网络模型，支持识别、理解、生成、转换等多种功能。超大模型: 参数更多、性能更强大的模型。 LoRA模型: 针对大型语言模型的微调特征模型，可以改变或定制图像的生成风格。 Embedding模型: 用于表示图像中的特征信息，如人物的年龄、性别、表情等。 LoCon模型: 进一步扩展了LoRA模型的使用范围，特别是在物体表现方面。参数含义 CFG (Classifer-Free Guidance): CFG参数决定了AI绘画的“创造力”和“听话程度”。值越高，越忠实于用户的提示词，画面越符合预期。采样方法 (Sampler): 决定了AI绘画时采用的算法或工具，类似于传统绘画中的不同画笔或绘画技巧。迭代步数 (Step): 迭代步数指的是AI绘画时反复修改的次数，类似于传统绘画中的反复涂抹和调整。随机性参数: 增加随机性参数可以使每次生成的作品都充满惊喜和创新。版本和模型选择 A绘画平台通常会提供多个版本的模型供用户选择，不同的模型具有不同的特点和风格。用户可以根据需要选择合适的模型版本，以创建出符合自己需求的绘画作品。图片权重在AI绘画中，有时需要处理多张图片并合成一张最终作品。图片权重参数就显得尤为重要。通过调整图片权重参数，用户可以控制不同图片在最终作品中的贡献程度。主流平台对比 Midjourney 优点: 光影、构图出色，上手门槛低，适合概念化创作。缺点: 客制化内容能力有限，费用较高，可控性下降。 Stable Diffusion 优点: 开源且免费，出图稳定，客制化内容能力强，自由度高。缺点: 对电脑配置要求较高，出图同质化，对电脑配置要求较高。哩布哩布优点: 国产平台，操作界面简单直观，智能模型推荐。缺点: 复杂图像生成效果欠佳，收费模型费用问题。希望这篇文章能帮你快速了解AI绘画的各种术语和技巧，赶紧动手试试吧！如果你有任何问题，欢迎在评论区留言，我们一起交流学习！𐟎耀

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