一、随机程序是真随机吗？
并不是。随机程序是假随机，一般通过引入随机动作或者机器噪音达到随机效果
二、numpy随机是真的随机吗？
numpy的随机是一种伪随机数，因为是机器自动生成的。
三、哈尔滨露营地？
在哈尔滨露营可以交给露营管家，我们有多个场地可选，有专业的露营设备提供，野外烧烤，野外露营 露天影院，请一切交给我们，带着美美的心情和朋友享受一下野外的时光，免去自己找场地 自己搭帐篷自己准备炉具餐具桌椅。好时光以为你准备好一切。
四、随机模拟如何设置随机数？
随机模拟方法，也称为Monte Carlo方法，是一种基于“随机数”的计算方法。这一方法源于美国在第二次世界大战期间进行的研制原子弹的“曼哈顿计划”。该计划的主持人之一、数学家冯·诺依曼用驰名世界的赌城--摩纳哥的Monte Carlo来命名这种方法，为它蒙上了一层神秘色彩。冯·诺依曼是公理化方法和计算机体系的领袖人物，MonteCarlo方法也是他的重要贡献。
事实上，Monte Carlo方法的基本思想很早以前就被人们所发现和利用。早在17世纪，人们就知道用事件发生的“频率”来近似事件的“概率”。18世纪下半叶，法国学者Buffon（蒲丰）提出用投针试验的方法来确定圆周率的值。这个著名的Buffon试验是Montc Carlo方法的最早尝试。
蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟是一种通过设定随机过程，反复生成时间序列，计算参数估计量和统计量，进而研究其分布特征的方法。具体的，当系统中各个单元的可靠性特征量已知，但系统的可靠性过于复杂，难以建立可靠性预计的精确数学模型或模型太复杂而不便应用时，可用随机模拟法近似计算出系统可靠性的预计值；随着模拟次数的增多，其预计精度也逐渐增高。由于涉及到时间序列的反复生成，蒙特卡洛模拟法是以高容量和高速度的计算机为前提条件的，因此只是在近些年才得到广泛推广。
这个术语是二战时期美国物理学家Metropolis执行曼哈顿计划的过程中提出来的。
蒙特卡洛模拟方法的原理是当问题或对象本身具有概率特征时，可以用计算机模拟的方法产生抽样结果，根据抽样计算统计量或者参数的值；随着模拟次数的增多，可以通过对各次统计量或参数的估计值求平均的方法得到稳定结论。
五、如何区分伪随机和真随机？
自然界中的有很多不确定的现象，例如一片沙漠中的各个沙粒的重量，或者大气中分子的热运动轨迹，通过对这些现象的测量，就可以获得真随机数。
计算机程序中一般都是用伪随机。
计算机首先要获得真随机数来做伪随机数算法的种子。真随机数可以从从自然现象中获取，例如读取一段时间耳机收到的噪音，或者内存条上的分子热运动信息。
真随机数来自自然现象，伪随机数是计算机把真随机数做种子通过算法生成的。
六、单纯随机对照属于随机吗？
单纯随机对照属于随机，
随机过程是随机变量的集合。若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，反对法随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。
七、随机信号和随机过程的区别？
随机信号是随机的信号情况，随机过程是一个时间段的经过。
八、随机读取和随机写入哪个重要？
随机读取和随机写入一样重要，不能随机读取则无法修改，不能随机写入则修改则无法保存。
两年前的SSD，持续读取速度、小文件随机读取速度都远大于持续/小文件随机写入速度（例如Intel X25-M，持续读取200M/s以上，写入速度80M/s左右）
2. 从Vista开始，Windows引入了Super Prefetch概念，就是操作系统预测下一步所需读取的文件，并将这部分文件预先从硬盘读取到内存中备用。 但在安装软件、需要频繁对数据库进行写入等应用运行时，写入速度的作用就开始凸显。 另外，影响系统及软件运行速度的，更多是4K小文件级别的队列读写（小文件读写速度也直接关系到IOPS，即每秒读写操作数的大小），而非大文件持续读写。因此一款SSD，即使持续读写速度与机械硬盘相差无几，但实际的系统及软件运行速度也远远好过机械硬盘。
九、DOTA随机英雄随机技能指令？
-ardmimfefrfnstakss-nd-ar 全阵营随机-dm 死亡模式-fe 打野怪是掉东西的模式-fr 快速复活模式（其实死亡模式不需要）-fn 快速刷野-st 超级塔，会自己回血-ak 送一个技能-ss 随机技能-nd 无死亡时间先输入-ardmimfefrfnstakss再输入 -nd就ok了！
十、伪随机和随机有什么区别？
所谓真伪随机其实分别指的是几率和概率。所谓概率，用Dota里话说，就是出现得并不规律，但是大致上就是这么多次数。比如17％，如果是每2000次为一周期，那么17％意味着，尽管你不确定这340次究竟会什么时候出现，但2000次中必然出现340次，不多一次也不会少一次。貌似这就是伪随机了。概率事件之间相互影响，一旦这一次没有触发，那么下一次触发的概率就会变大。形象而言，概率事件就好比，一个班有50位同学抓阄抽奖，纸条总计50个，其中10个有有奖，40个没奖。可以确定，按理说每个人平均都有20％的中奖可能。一旦第一位同学没有抽到，那么剩下同学平均中奖的可能性就会从20％提高到20.40％，以此类推，如果前10位同学都没有中奖，那么剩下同学中奖概率将提高到平均25％。但是不管谁中谁没中，最后横竖只有20％的人中奖。这就是20％的中奖概率。而真随机则是指几率。比如17％的几率，意味着你这次触发特殊事件是17％的可能性，下次也是，每一次都是。如果你这次失败，下次依然保持在17％的可能性。。同样使用上面抽奖的例子，这次把20％概率换成20％的几率，那么就成了这样了：50个同学，每人会得到一个装着50张纸条的盒子，其中有10张有奖，40张不中奖，每人可以抽10张纸条。那么这时候，大家抽奖就是个抽各的，互不影响。你抽中了不会导致别人中或者不中，这就是几率，意味着事件之间毫无联系，说不定50个人总计可以抽到1000张全部奖品，或者50人全部空手而回。虽然同样是20％的可能性，概率是所有事件相互影响，总体可能性保持在20％，而几率是所有事件相互独立，单次可能性保持在20％，但总体中奖分布则在0到100％之间浮动。