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每日一博 | 随机数大家都会用,但是你知道生成随机数的算法吗?

点击上方蓝字,关注并星标,和我一起学技术。 今天我们来和大家聊聊随机数。 大家如果学过编程对于随机数应该都不陌生,应该或多或少都用到过。再不济我们每周的抽奖都是用随机数抽出来的,我们用随机数的时候,往往都会加一个前缀,说它是伪随机数,那么这个伪随机数的伪字该怎么解释,什么又是真随机数呢? 真伪随机数 目前学界划分真伪随机数的方式非常简单,一句话就能说明白,凡是用一定的算法使用程序生成的都是伪随机数,通过物理现象产生的随机数才是真随机数。也就是说计算学家们已经证明了仅仅依靠算法是无法生成真随机数的,也可以认为这是一个NP问题。 算法生成的都是伪随机数的证明太过复杂我们可以不去深究,但是什么又叫做物理现象产生的随机数呢?其实也很简单,举个很简单的例子就是抛硬币和掷骰子。当然物理现象不止这些,比如还有电子元件的噪音、元素的衰变等等。 真假随机数之间的最大差别在哪里?其实就在是否可以预测上。计算机算法得出的各种随机数之所以是伪随机数是因为它们的结果都是可以预测的,只要我们知道算法和起始状态以及各种参数,就可以预测下一次随机出来的结果。而真随机数则无法预测,就是纯粹随机的。 但问题来了,抛硬币和...

PySnooper —— Python 自动 Debug 工具

PySnooper 在 GitHub 上自嘲是一个“乞丐版”调试工具(poor man's debugger)。 一般情况下,在编写 Python 代码时,如果想弄清楚为什么 Python 代码没有按照预期执行、哪些代码在运行哪些没在运行、局部变量又是什么,我们会使用包含断点和观察模式等功能的调试器,或者直接使用 print 语句打印出来。 但上面的方法都比较麻烦,例如使用调试器需要进行繁琐的设置,使用 print 打印也要很仔细。与它们相比,使用PySnooper 只需为要调试的函数添加一个装饰器即可,这样就能获得运行函数详细的 log,包括执行的代码行和执行时间,以及局部变量发生变化的确切时间。 之所以称为“乞丐版”,相信是因为 PySnooper 使用起来十分简单,开发者可以在任何庞大的代码库中使用它,而无需进行任何设置。只需添加装饰器,并为日志输出地址指定路径。 示例 下面的代码写了一个函数将传入的值转换为二进制码,并返回一个二进制列表。要使用 PySnooper,只需为函数添加 @pysnooper.snoop()装饰器即可: import pysnooper @p...

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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