{ float val = get_random(0.f, RAND_MAX); fprintf(fd, "%.6f\n", val); } fclose(fd); return 0; } //main2.cpp #include <stdio.h> #include <time.h> #include <stdlib.h> #include <random> int main() { std::random_dev
编译环境为：vs2013产生1到3的整型随机数的代码如下：#include<stdio.h>#include#include<stdlib.h>#define max 3 //这个函数的意义为：随机生成最大的数为3#define min 1 //这个函数的意义为：随机生成最小的数为1int main(){int num;srand(time(0));num = rand() % (max - min...
代码块设置如下: #include<math.h>floatChangeOctave(floatfrequency,floatvariation){staticfloatoctave_ratio =2.0f;returnfrequency *pow(octave_ratio, variation); }floatChangeSemitone(floatfrequency,floatvariation){staticfloatsemitone_ratio =pow(2.0f,1.0f/12.0f);returnfrequency *pow(semitone_ratio, variation...
<random> 现在严格强制实施其编译时间的前置条件。 不同的 C++ 标准库类型特征共有的前置条件是“T 应为完整类型”。 虽然编译器更严格地强制执行此前提条件,但不会在所有情形中强制执行。 (由于 C++ 标准库前置条件违反了触发器未定义的行为,因此无法保证能执行此标准。) C++ 标准库不支持 /clr:oldSyntax。 co...
(float)rand()/RAND_MAX)*8-4;// Generate a random float between -2 and 2return25+12.5*sin(2*M_PI*step/1000)+noise;// 周期为 1000 的正弦波}// 模拟生成无规律变化的水位数据intgenerateIrregularWaterLevel(){return25+rand()%5;// 随机生成0到20的水位}intmain(){// 模拟生成1000*12个...
(centroids) for node in data: #计算节点node与c个质心的距离,选取最近的,并加入相应簇类 clusterID = -1 #簇分类标记,记录与相应簇距离最近的那个簇 minDis = float('inf') #初始化为最大值 for id in range(c): centroid = numpy.array(centroids[id]) #质心 disctance = calDistance(numpy.array...
random.choice(seq)从序列的元素中随机挑选一个元素,比如random.choice(range(10)),从0到9中随机挑选一个整数。 从序列中获取一个随机元素。其函数原型为: random.choice(sequence)。参数sequence表示一个有序类型。这里要说明 一下: sequence在python不是一种特定的类型,而是泛指一系列的类型。list, tuple, 字符...
(batch_size,n_class),dtype=np.uint8)foriinrange(n_len)]generator=ImageCaptcha(width=width,height=height)whileTrue:foriinrange(batch_size):random_str=''.join([random.choice(characters)forjinrange(4)])X[i]=generator.generate_image(random_str)forj,chinenumerate(random_str):y[j][i,:]=...
import os import random import time import numpy as np #加载飞桨的api import paddle import paddle.nn as nn import paddle.nn.functional as f from paddle import inference #从飞桨框架中导入推理(inference)模块,用于将训练好的模型部署到不同的平台和设备上,后期可能要用,如果时间不够就不用了 #加载...
# zfu=[str(i) for i in range(10)] k=random.randint(4,9) select=random.choices(zfu,k=k) lab=[zfu.index(i) for i in select] select="".join(select) font=cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX src=np.ones(shape=(50,250,3)).astype('uint8')*255 ...