random-seed

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    私は標準的な統計シミュレーションを実行しています。 100個の配列ノードの中で10000回の反復(それぞれが異なるランダムなシードを持つ)。 これまで何度もやってきたことがありましたが、今度は100個のノードすべてがまったく同じ結果を出すようになりました。同じ種にすべてを設定できるLSFには微妙なものがありますか? 私はRジョブを実行していますが、Rでシードを設定していません。アレイ内のジョブイン

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    Rコンソールを開くたびに、ランダムシードは同じ値に設定されます。私のコンピュータ(あなたのマシン上で同じかもしれない)で、rnorm(1)を実行すると、私はいつも最初の呼び出しで0.1777571を得ます。 私は、自動的にファイル.Rprofileに set.seed( as.integer( as.numeric( gsub("[^0-9]","",paste(for

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    私の使用例は次のとおりです。乱数が必要ですが、グラフィックス(暗号化用ではありません)用です。私は2つのレンダリング/ランに対して同じイメージ(結果)を得ることができる必要があります。たとえば、time()をシードとして使用しても、次の実行では同じ結果が作成されません。だから定数シードが必要です。 Mersenne Twisterのドキュメントには、0がシードとして好きではなく、特定のビットの組み

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    私は以前実行したシミュレーションを再現しようとしています。記録された日付時間シードを使用して以前に取得したのと同じ値を取得する しかし、なぜ出てくる値が以前のシミュレーションで実行した値と似ていないのかわかりません。 これは私がプログラムを実行しようとしたとき、私が得たものである: =================== RESTART: /Users/ivanteong/Desktop/e.py

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    私はクラスのためにblacjackのゲームをプログラムしなければなりませんでした。ゲームを初期化するときにカードデッキをシャッフルすることを除いて、すべてが正常に動作しているように見えます(最初の2枚のカードを描く)。それ以降はすべてランダムに見えます。 必要なコードをすべて記載します。私が使用していますrandomWithLimits機能: int main() { srand(ti

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    私は、乱数シード4321を使用してSPSSの正規分布を持つランダムサンプルを作成する必要があるという質問があります。これは通常のようにRV.NORMALを使用する必要があることを意味するのでしょうか?

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    パイプラインを使用してRandomizedSearchCVを使用して機能の選択とハイパーパラメータの最適化を実行しています。 from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.feature_selectio

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    数字とNaNの両方を含む有限集合から要素を無作為に選んで乱数生成手順をシードしたいと思います。 これまでのところ私はそれを播種せずに動作させることができます。 Error using datasample (line 89) Sample size K must be a non-negative integer. :私は次のエラーを取得する seed = rng(100); sample

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    私は関数とサブ関数を持っており、それぞれにはいくつかのランダムな配列が生成されています。結果を再現可能にするために、私はシードを使用します。しかし、私は奇妙なケースを参照してください。 サブ関数にシードがある場合、メイン関数の乱数もサブ関数のシードから影響を受けます。そして、主機能から副機能への影響はありません。 たとえば、次のコードを考えます。このコードの場合 import random fr

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    私はc/C++プログラムに擬似ランダム性を持たせるためにsrand()を使用しています。 srand(1)とsrand(2)は、srand(21254)とsrand(9897455)のようなランダム性を持っているかどうか疑問に思っていましたか? 私は種子のために小さな数字でプログラムを動かしていたので、私は違った印象を受けました! よろしく