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有很多应用程序可供选择生成 device进行数值输入和计算，以下是其中的一部分:1 .Random.org:提供一个数值sum随机string生成 device，可以选择生成device。2.二维码生成器:为a随机code生成device提供生成非重复二维码，用于识别产品和服务，可在电脑屏幕或移动设备上扫描。

如有需要联系我。在EXCEL中，如果是2003版本，在单元格中输入INT(RAND()*90 10)。如果是2007版本，请在单元格中输入RANDBETWEEN(10，99)。之后，随意双击另一个单元格，再点击第三个单元格，数字就变了。用EXCEL表格也可以，好吗？

4、如何看待pythoj中的 随机数 生成器bug??

明敏来自奥菲寺的关于量子比特的报告|微信官方账号里的QbitAI到底是什么样的bug，能让95%的Pytorch库中招，连特斯拉AI总监都深感困扰？更别说，这个bug虽小，却足够“狡猾”。这是最近Reddit上的一个热门话题，是一位网友在使用常用的Pytorch Numpy组合时发现的。最重要的是，如果代码能跑通，甚至会影响模型的准确性！

这到底是怎么回事？事情的起因是一位网友发现，在PyTorch中使用NumPy to生成随机时，由于数据预处理的限制，会有多个进程并行加载数据，但最后每个进程都返回相同的随机。他还举例证明了自己的说法。下面是一个示例数据集，它返回三个元素的随机 vector。这里用的批量是2，工作流程是4。然后神奇的事情发生了:每个进程返回的随机的编号都是一样的。

1。随机2号，-1/number 3/随机number 。随机排列几个数随机表是由统计学家的计算机的生成组成的，并保证表中每个位置出现哪个数的概率相等，使用随机表进行采样可以确保每个个体被采样的概率是相等的。真实的随机数是利用物理现象产生的，如抛硬币、骰子、轮子、使用电子元件的噪音、核裂变等，这样的随机数发生器就叫物理/123。他们的缺点是技术要求比较高，通常我们用的随机表是一个伪随机数，这些数列是“貌似”随机数。事实上，它们是通过一种固定且可重复的计算方法生成的，计算机或计算器产生的数字随机具有很长的周期性。它们不是真的随机因为它们实际上是可以计算的，但是，它们具有类似于随机 number的统计特征。用随机数表抽样，完全排除了主观选择样本的可能，使抽样调查更具科学性，比如对于银行来说，银行的ID和密码是非常脆弱的。如果有随机号表，可以防范此类事件，随机表是指为每个客户指定不同的号码列表，并在申请时将随机表分配给客户，而不是一个。