随机数生成器（VB生成随机数）_随机数_生成_随机

本文目录

• VB生成随机数
• 怎么生成随机数
• 怎么在PPT里面插入一个随机数生成器
• 如何评价NumPy的随机生成器

VB生成随机数

1、随机生成数生成通式：
Randomize
‘必要代码，不然的话每次随机生成都是一样的数
a=int(rnd*(m-n+1))+n
’

其中m》n生成n~m间（包括n，m）的随机整数
假如我想随机生成20-100间
，那么就是n=20，m=100
代码是int(rnd*(100-20+1))+20
2、代码：
Private
Sub
Command1_Click()
Cls
Dim
n
As
Integer
Dim
wzs(10)
As
Integer
n
=
1
While
n
《=
10
wzs(n)
=
Int(Rnd
*
1000)
n
=
n
+
1
Wend
n
=
1
While
n
《=
10
Print
wzs(n)
n
=
n
+
1
Wend
扩展资料
随机数是专门的随机试验的结果。
在统计学的不同技术中需要使用随机数，比如在从统计总体中抽取有代表性的样本的时候，或者在将实验动物分配到不同的试验组的过程中，或者在进行蒙特卡罗模拟法计算的时候等等。
产生随机数有多种不同的方法。这些方法被称为随机数生成器。随机数最重要的特性是它在产生时后面的那个数与前面的那个数毫无关系。
参考资料
搜狗百科-随机数

怎么生成随机数

众所周知，中琅条码软件可以批量打印条码二维码以及各种各样的产品标签，功能比较齐全，操作也非常简单，今天小编就给大家简单介绍下条码软件中如何随机生成0-9个位数字。

在条码软件中随机生成0-9个位数字有两种方法，一是应用条码软件自带的“随机生成”工具，二是利用“脚本编程”工具。

条码软件中数据对象类型有一个“随机生成”功能，可以简单快捷的随机生成0-9个位数字。接下来看看具体的工具应用。

在条码软件中绘制一个普通文本，打开普通文本的属性-数据源，修改当前默认数据，数据对象类型选择“随机生成”，字符集默认为“0123456789”，不需要修改，长度设置为1。这样的话就可以在字符集“0123456789”中随机生成0-9个位数字。

条码软件中字符集使用非常灵活，比如想生成的数据总不含4，那么只需要把字符集中的4去除，保留“012356789”，生成的数据中就不包含4。

条码软件中另一种随机生成0-9个位数字的方法就是脚本编程，利用脚本实现随机生成0-9数字。数据对象类型选择“脚本编程”，在输入框中输入代码：

strReturn=(Math.floor(Math.random()*10) % 10).toString();

//随机生成0-9个位数字

以上就是条码软件中利用“随机生成”工具和“脚本编程”工具两种随机生成0-9个位数字的方法。条码软件中还有“序列生成”、“数据库导入”、“手动输入”、“日期时间”、“数据引用”、“打印时输入”等数据添加方法，感兴趣的小伙伴可以下载软件体验。

附：以下是条码软件中随机生成1-9个位数字代码：

strReturn=(Math.floor(Math.random()*9) % 9+1).toString();

//随机生成1-9个位数字

怎么在PPT里面插入一个随机数生成器

方法/步骤

• 第一步：打开一个ppt文档，然后选择“开发工具”---》选择按钮控的件和文本框控件，并放在页面上

• 第二步：右击按钮的控件，选择”控件属性“在左侧设的置名称和的其他样式

• 第三步：同理设置文本的框的样式和名称等。

• 第四步：选择按钮的控件，并右击，选择“查看代码”即可进入的代码页面

• 第五步：在代码区域输入的下面的代码即可：

  Private Sub CommandButton1_Click（）

  Label1.Caption = 1 + Int(Rnd（）* 1500)

  End Sub

  输入的代码后，点击关闭即可。

  代码说明：

  (1):“CommandButton1”表示是按的钮的控件名，是按照前面的按钮属性中的一样。

  (2):“Label1“表示是文的本框的控件名。

  (3):“1 + Int(Rnd() * 1500)“表示从的1-1500中选择随机数

• 第六步：把文件的另存为“存储为：启用宏的的文档即可”

• 7

  第七步：打开另的存的文件，选择“启用宏”即可打开

• 8

  第八步：选择“幻灯片放映”---》选择“从头开始”即可的放映，然后点击按钮，即可的生成随机数

如何评价NumPy的随机生成器

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：
https://tanelp.github.io/posts/a-bug-that-plagues-thousands-of-open-source-ml-projects/
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/mocpgj/p_using_pytorch_numpy_a_bug_that_plagues/
https://www.zhihu.com/question/67209417/answer/866488638
— 完 —