Java Random 类的使用

Java中的Random类是用来生成伪随机数的工具类。它可以用来生成随机的整数、浮点数和布尔值。以下是Java Random类的一些常见用法:
- 创建Random对象:
Random random = new Random();
- 生成随机整数:
int randomNumber = random.nextInt(); // 生成int范围内的随机整数
int randomNumberInRange = random.nextInt(100); // 生成0到99之间的随机整数
- 生成随机浮点数:
double randomDouble = random.nextDouble(); // 生成0.0到1.0之间的随机浮点数
double randomDoubleInRange = random.nextDouble() * 100; // 生成0.0到100.0之间的随机浮点数
- 生成随机布尔值:
boolean randomBoolean = random.nextBoolean(); // 生成随机的布尔值,true或false
- 生成随机字节数组:
复制代码byte[] randomBytes = new byte[10];
random.nextBytes(randomBytes); // 生成随机的字节数组
Random类还有其他一些方法,可以用来生成更复杂的随机数,如生成随机长整数、生成随机高斯分布数等。需要根据具体需求选择合适的方法使用。
相关文章:
Java Random 类的使用
Java中的Random类是用来生成伪随机数的工具类。它可以用来生成随机的整数、浮点数和布尔值。以下是Java Random类的一些常见用法: 创建Random对象: Random random new Random();生成随机整数: int randomNumber random.nextInt(); // 生…...
完美的分布式监控系统——Prometheus(普罗米修斯)与优雅的开源可视化平台——Grafana(格鲁夫娜)
一、基本概念 1、之间的关系 prometheus与grafana之间是相辅相成的关系。作为完美的分布式监控系统的Prometheus,就想布加迪威龙一样示例和动力强劲。在猛的车也少不了仪表盘来观察。于是优雅的可视化平台Grafana出现了。 简而言之Grafana作为可视化的平台ÿ…...
pycharm的Terminal中如何设置打开anaconda3的虚拟环境
在pycharm的File -> Settings -> Tools -> Terminal下面,如下图所示 修改为红框中内容,然后关闭终端在重新打开终端,即可看到anaconda3的虚拟环境就已经会被更新...
Jmeter(四) - 从入门到精通 - 创建网络测试计划(详解教程)
1.简介 在本节中,您将学习如何创建基本的 测试计划来测试网站。您将创建五个用户,这些用户将请求发送到JMeter网站上的两个页面。另外,您将告诉用户两次运行测试。因此,请求总数为(5个用户)x(2…...
Flowable-结束事件-空结束事件
目录 定义图形标记XML内容 定义 空结束事件是最常见的一种结束事件,也是最简单的一种结束事件,只要把结束任务置于流程 或分支的最后节点,流程实例运行到该节点的时候,流程引擎就会结束该流程实例或分支。前面提 到,结…...
Elasticsearch:如何创建 Elasticsearch PEM 和/或 P12 证书?
你是否希望使用 SSL/TLS 证书来保护你的 Elasticsearch 部署? 在本文中,我们将指导你完成为 Elasticsearch 创建 PEM 和 P12 证书的过程。 这些证书在建立安全连接和确保 Elasticsearch 集群的完整性方面发挥着至关重要的作用。 友情提示:你可…...
数仓架构模型设计参考
1、数据技术架构 1.1、技术架构 1.2、数据分层 将数据仓库分为三层,自下而上为:数据引入层(ODS,Operation Data Store)、数据公共层(CDM,Common Data Model)和数据应用层ÿ…...
RedisTemplate.opsForGeo()用法简介并举例
RedisTemplate.opsForGeo()是RedisTemplate类提供的用于操作Geo类型(地理位置)的方法。它可以用于对Redis中的Geo数据结构进行各种操作,如添加地理位置、获取距离、获取位置信息等。 下面是一些常用的RedisTemplate.opsForGeo()方法及其用法…...
Android OkHttp源码分析--拦截器
拦截器责任链: OkHttp最核心的工作是在 getResponseWithInterceptorChain() 中进行,在进入这个方法分析之前,我们先来了 解什么是责任链模式,因为此方法就是利用的责任链模式完成一步步的请求。 拦截器流程: OkHtt…...
docker:如何传环境变量给entrypoint
使用shell,不带中括号 ENTRYPOINT .\main -web -c $CONFIGENTRYPOINT [sh, -c, ".\main -web -c $CONFIG"]docker build --build-arg ENVIROMENTintegration // 覆盖ENTRYPOINT命令 使用shell脚本 ENTRYPOINT ["./entrypoint.sh"]entrypoint.sh 镜像是a…...
kuboard安装和使用
windows平台下使用docker和docker-compose部署Kuboard,并添加Docker Desktop for windows的k8s单机集群 使用docker安装 docker run -d \--restartunless-stopped \--namekuboard \-p 80:80/tcp \-p 10081:10081/tcp \-e KUBOARD_ENDPOINT"http://内网IP:80&…...
海外直播种草短视频购物网站巴西独立站搭建
一、市场调研 在搭建网站之前,需要进行充分的市场调研,了解巴西市场的消费者需求、购物习惯和竞争情况。可以通过以下途径进行市场调研: 调查问卷:可以在巴西市场上发放调查问卷,了解消费者的购物习惯、偏好、购买力…...
C#图像均值和方差计算实例
本文展示图像均值和方差计算实例,分别实现RGB图像和8位单通道图像的计算方法 实现代码如下: #region 方法 RGB图像均值 直接操作内存快/// <summary>/// 定义RGB图像均值函数/// </summary>/// <param name="bmp"></param>/// <retur…...
【动态规划】数字三角形
算法提高课课堂笔记。 文章目录 摘花生题意思路代码 最低通行费题意思路代码 方格取数题意思路代码 摘花生 题目链接 Hello Kitty想摘点花生送给她喜欢的米老鼠。 她来到一片有网格状道路的矩形花生地(如下图),从西北角进去,东南角出来。 地里每个道…...
【C++】开源:ceres和g2o非线性优化库配置使用
😏★,:.☆( ̄▽ ̄)/$:.★ 😏 这篇文章主要介绍ceres和g2o非线性优化库配置使用。 无专精则不能成,无涉猎则不能通。——梁启超 欢迎来到我的博客,一起学习,共同进步。 喜欢的朋友可以关注一下&…...
OCR学习
...
《练习100》56~60
题目56 M 5 a [1, 2, 3, 4, 5] i 1 j M - 1 while i < M:# print(f"第{i1}轮交换前:i {i}, j {j} , a[{i}] {a[i]} , a[{j}] {a[j]}")a[i], a[j] a[j], a[i]# print(f"第{i1}轮交换后:i {i}, j {j} , a[{i}] {a[i]} , a[…...
基于大数据为底层好用准确性高的竞彩足球比分预测进球数分析软件介绍推荐
大数据与贝叶斯理论在足球比赛分析与预测中的应用 随着科技的不断进步,大数据分析在各个领域的应用也越来越广泛,其中包括体育竞技。足球比赛作为全球最受欢迎的运动之一,也借助大数据和贝叶斯理论来进行模型分析和预测。本文将通过结合贝叶…...
Django进阶
1.orm 1.1 基本操作 orm,关系对象映射。 类 --> SQL --> 表 对象 --> SQL --> 数据特点:开发效率高、执行效率低( 程序写的垃圾SQL )。 编写ORM操作的步骤: settings.py,连…...
Linux系统服务管理
服务命令比较 操作 Linux 6 Linux7 服务开机自动启动 chkconfig --level 35 iptables on systemctl enable firewalld.service 服务器开机不自动启动 chkconfig --level 35 iptables off systemctl disable firewalld.service 加入自定义服务 chkconfig --add aaa s…...
深入剖析AI大模型:大模型时代的 Prompt 工程全解析
今天聊的内容,我认为是AI开发里面非常重要的内容。它在AI开发里无处不在,当你对 AI 助手说 "用李白的风格写一首关于人工智能的诗",或者让翻译模型 "将这段合同翻译成商务日语" 时,输入的这句话就是 Prompt。…...
电脑插入多块移动硬盘后经常出现卡顿和蓝屏
当电脑在插入多块移动硬盘后频繁出现卡顿和蓝屏问题时,可能涉及硬件资源冲突、驱动兼容性、供电不足或系统设置等多方面原因。以下是逐步排查和解决方案: 1. 检查电源供电问题 问题原因:多块移动硬盘同时运行可能导致USB接口供电不足&#x…...
定时器任务——若依源码分析
分析util包下面的工具类schedule utils: ScheduleUtils 是若依中用于与 Quartz 框架交互的工具类,封装了定时任务的 创建、更新、暂停、删除等核心逻辑。 createScheduleJob createScheduleJob 用于将任务注册到 Quartz,先构建任务的 JobD…...
自然语言处理——Transformer
自然语言处理——Transformer 自注意力机制多头注意力机制Transformer 虽然循环神经网络可以对具有序列特性的数据非常有效,它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息,但是它有一个很大的缺陷——很难并行化。 我们可以考虑用CNN来替代RNN,但是…...
蓝桥杯3498 01串的熵
问题描述 对于一个长度为 23333333的 01 串, 如果其信息熵为 11625907.5798, 且 0 出现次数比 1 少, 那么这个 01 串中 0 出现了多少次? #include<iostream> #include<cmath> using namespace std;int n 23333333;int main() {//枚举 0 出现的次数//因…...
C# 求圆面积的程序(Program to find area of a circle)
给定半径r,求圆的面积。圆的面积应精确到小数点后5位。 例子: 输入:r 5 输出:78.53982 解释:由于面积 PI * r * r 3.14159265358979323846 * 5 * 5 78.53982,因为我们只保留小数点后 5 位数字。 输…...
深度学习习题2
1.如果增加神经网络的宽度,精确度会增加到一个特定阈值后,便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么? A、即使增加卷积核的数量,只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时,神经网络的预测能力会降低 C、当卷…...
HarmonyOS运动开发:如何用mpchart绘制运动配速图表
##鸿蒙核心技术##运动开发##Sensor Service Kit(传感器服务)# 前言 在运动类应用中,运动数据的可视化是提升用户体验的重要环节。通过直观的图表展示运动过程中的关键数据,如配速、距离、卡路里消耗等,用户可以更清晰…...
算法:模拟
1.替换所有的问号 1576. 替换所有的问号 - 力扣(LeetCode) 遍历字符串:通过外层循环逐一检查每个字符。遇到 ? 时处理: 内层循环遍历小写字母(a 到 z)。对每个字母检查是否满足: 与…...
HubSpot推出与ChatGPT的深度集成引发兴奋与担忧
上周三,HubSpot宣布已构建与ChatGPT的深度集成,这一消息在HubSpot用户和营销技术观察者中引发了极大的兴奋,但同时也存在一些关于数据安全的担忧。 许多网络声音声称,这对SaaS应用程序和人工智能而言是一场范式转变。 但向任何技…...
