Карта сайта

Это автоматически сохраненная страница от 15.01.2014. Оригинал был здесь: http://2ch.hk/b/res/60922925.html
Сайт a2ch.ru не связан с авторами и содержимым страницы
жалоба / abuse: admin@a2ch.ru

Чтв 16 Янв 2014 02:09:37
ШКОЛЬНЫЙ АЛЬФАЧ 2
ШКОЛЬНЫЙ АЛЬФАЧ 2 Паренёк светанул хуйцом, вольнов позвонил ему и мамке.

мамка почти рыдает.
http://rghost.ru/51683887

Какой то неопытный школьник слил свои фото фэйкотян голым

впаше/klevtsov1998



Чтв 16 Янв 2014 02:10:19
Бамп его же фоткой



Чтв 16 Янв 2014 02:11:24
>>60922957
Если на ОП-пике его же фотка - я перестаю читать хуетреды.

Чтв 16 Янв 2014 02:12:10
>>60923014
почему?

Чтв 16 Янв 2014 02:12:24
>>60923014
Его, это из тех 3х фоток которые он кинул тянке

Чтв 16 Янв 2014 02:12:43
>>60923014
почему?

Чтв 16 Янв 2014 02:13:05
Ну дайте же хоть несколько ссылок на его друзей.

Чтв 16 Янв 2014 02:13:53
Нормальный перекат

http://2ch.hk/b/res/60923095.html
http://2ch.hk/b/res/60923095.html

Чтв 16 Янв 2014 02:14:02
У хуя вполне адекватная мамка, все расписала, чето одноногий клоун совсем ебанулся.

Чтв 16 Янв 2014 02:14:18
>>60922925
>мамка почти рыдает
Почему-то так хорошо от этого стало. Перед сном прям, отлично.

Чтв 16 Янв 2014 02:14:28
Ну-ка, тред пересоздали будут скандалы, интриги, расследования... Надеюсь, без того дебила, который пиздел, что мы тут все говноеды.

Чтв 16 Янв 2014 02:14:39
>>60923047
>>60923096
На ОП-пике он выглядит явно больше, чем он на >>60922957. А в хуетредах все фоткают именно так.
Аж камень с плеч, думал что я короткоствол, а я оказывается лучше сосачеров.

Чтв 16 Янв 2014 02:14:58
>>60923138
Сюда пили тут пикча другая и постов больше.

Чтв 16 Янв 2014 02:15:24
>>60922925
Ну и отлично.

Чтв 16 Янв 2014 02:15:53
>>60922925
Кривой хуец.

Чтв 16 Янв 2014 02:16:19
>>60922925
> вольнов позвонил ему и мамке
> мамка почти рыдает
А разговор с самим героем-то где?
впервые открыл тред их этой серии

Чтв 16 Янв 2014 02:16:57
>>60923268
сначала вольнов с ним разговаривал

ОП

Чтв 16 Янв 2014 02:17:01
>>60923138
>захотим на страничку prankota.com в раздел донат и выражаем благодарность Вольняше за то, что он единственный куёт вин
Но тот тред зашкварен же одноногим пидором.

Чтв 16 Янв 2014 02:18:19
бамп

Чтв 16 Янв 2014 02:18:54
>>60923304
Ок, сейчас послушаю.

Чтв 16 Янв 2014 02:19:52
>>60923304
ОП,дай ссылки на его друзей.Уже заебался просить.

Чтв 16 Янв 2014 02:20:09
>klevtsov1998
>1998
Но это же цопэ, получается, что ОП хуй распространял цопэ и может разминать анус. Одноногий жирдяй тоже соучастник?


Чтв 16 Янв 2014 02:20:25
дайте вольняше линк на этот тред

Чтв 16 Янв 2014 02:20:32
>>60923306
зато там есть вся инфа и дальнейшие указания, плюс звонки и так далее.
http://2ch.hk/b/res/60923095.html
http://2ch.hk/b/res/60923095.html

http://2ch.hk/b/res/60923095.html

Чтв 16 Янв 2014 02:21:57
>>60922925
У меня такой же хуец, но побольше.

Чтв 16 Янв 2014 02:23:46
>>60923495
Пшел нахуй, побирушка. Сам себе на протез копи.

Чтв 16 Янв 2014 02:24:08
>>60923495
Бля иди нахуй, даун. И говно своё донатное забери. Не шкварь Вольнова.

Чтв 16 Янв 2014 02:25:20
НОВЫЕ НАБЕГИ
Теперь набегаем на раковник, создаем фейкоакки, разводим школьников на хуйцы и шантажируем

Чтв 16 Янв 2014 02:25:35
Тот хуй с телефоном съебал?

Чтв 16 Янв 2014 02:26:14
>>60923741
С рожей жертвы.

Чтв 16 Янв 2014 02:27:48
Сука бамп.

Чтв 16 Янв 2014 02:28:12
>>60923695
>Не шкварь Вольнова
Инвалид скорее всего сам и создал тот тред, кто еще догадается прилепить в шапку умолительное ПОДАЙТЕ ХРИСТА РАДИ

Чтв 16 Янв 2014 02:29:02
Уёбки, блядь, сидите в своём калтакте и не высовывайтесь.

Чтв 16 Янв 2014 02:29:14
>>60923905
Не думаю что он до такого опустится да и стиль речи не тот. Не такой уёбищный.

Чтв 16 Янв 2014 02:29:35
Травля всегда была самым интересным и сытным явлением на бордах. Раньше борды набигали друг на друга, воевали с упячкой и так далее, генерируя контент и смищнявки. Потом начались набеги на соцсети, а-ля колометания на мейлрушечке, что генерировало столько еды, что проглотить ее оказалось не под силу даже двачику. Были травли отдельно взятых личностей типа Ленички Василевского, Маски-тян, Катеньки Гордон, шинометателей, Маши Коваль и прочих шлюх. Всех их травили за дело. Да-да, у травли были смысл и, иногда, цель. А что теперь? Теперь орды ололокающего рачья набегают на все, что видит. Ни мотива, ни цели, ни упорядоченности действий - ничего. А потом, под видом олдфагов вбрасывают в треды заявления типа: "ТРАВЛЯ СО СМЫСЛОМ? ПФФФ, УЕБЫВАЙТЕ НЬЮФАГИ".
Разбился самолет? НАБИГАЕМ НА СТРАНИЦУ ТРУПА, ПИШЕМ, ЧТО ЕБАЛИ ЕГО МАМУ И РАЗМАЗЫВАЕМ ЖИР ПО МОНИТОРУ! Человек, не хуйло типа Сашки Шерстнева, а обычный такой человек, на месте которого, мог бы оказаться ты, школьник, умирает от рака - лигивон в атаку. ПИШЕМ НА СТЕНЕ, ЧТО ОН СДОХНЕТ И ПОСТИМ ГУРО, ПОКА НАС НЕ ВЫПИЛЯТ, А ГРУППУ НЕ ОКУКЛЯТ. Альфач унизил в школе, не дала ЕОТ? ДВАЧИК ЗАТРАВИ ИХ ПОЖАЛУЙСТА!
Запомните, уебаны, травля ради травли не интересна годному анону и вызывает у него лишь раздражение. Травля ради травли, как и ЕОТЫ с рулеточками - удел все тех же школьников и рачья, убивающего /b.

Чтв 16 Янв 2014 02:30:26
Random Number States

Random Number States

AUTHORS:

Carl Witty (2008-03): new file

This module manages all the available pseudo-random number generators in Sage. (For the rest of the documentation in this module, we will drop the pseudo.)

The goal is to allow algorithms using random numbers to be reproducible from one run of Sage to the next, and (to the extent possible) from one machine to the next (even across different operating systems and architectures).

There are two parts to the API. First we will describe the command line oriented API, for setting random number generator seeds. Then we will describe the library API, for people writing Sage library code that uses random numbers.
Command line oriented API

Well start with the simplest usage: setting fixed random number seeds and showing that these lead to reproducible results.

sage: K.<x> = QQ[]
sage: G = PermutationGroup([[(1,2,3),(4,5)], [(1,2)]])
sage: rgp = Gp()
sage: def gap_randstring(n):
... current_randstate().set_seed_gap()
... return gap(n).SCRRandomString()
sage: def rtest():
... current_randstate().set_seed_gp(rgp)
... return (ZZ.random_element(1000), RR.random_element(),
... K.random_element(), G.random_element(),
... gap_randstring(5),
... rgp.random(), ntl.ZZ_random(99999),
... random())

The above test shows the results of six different random number generators, in three different processes. The random elements from ZZ, RR, and K all derive from a single GMP-based random number generator. The random element from G comes from a GAP subprocess. The random string (5-element binary list) is also from a GAP subprocess, using the classical GAP random generator. The random number from rgp is from a Pari/gp subprocess. NTLs ZZ_random uses a separate NTL random number generator in the main Sage process. And random() is from a Python random.Random object.

Here we see that setting the random number seed really does make the results of these random number generators reproducible.

sage: set_random_seed(0)
sage: rtest()
(303, -0.266166246380421, 1/2*x^2 - 1/95*x - 1/2, (1,3,2), [ 0, 0, 0, 0, 1 ], 963229057, 8045, 0.9661911734708414) # 32-bit
(303, -0.266166246380421, 1/2*x^2 - 1/95*x - 1/2, (1,3,2), [ 0, 0, 0, 0, 1 ], 265625921, 8045, 0.9661911734708414) # 64-bit
sage: set_random_seed(1)
sage: rtest()
(978, 0.0557699430711638, -3*x^2 - 1/12, (1,3,2), [ 0, 1, 1, 0, 0 ], 1161603091, 60359, 0.8335077654199736) # 32-bit
(978, 0.0557699430711638, -3*x^2 - 1/12, (1,3,2), [ 0, 1, 1, 0, 0 ], 807447831, 60359, 0.8335077654199736) # 64-bit
sage: set_random_seed(2)
sage: rtest()
(207, -0.0141049486533456, 4*x^2 + 1/2, (1,3,2), [ 0, 0, 1, 0, 1 ], 637693405, 27695, 0.19982565117278328) # 32-bit
(207, -0.0141049486533456, 4*x^2 + 1/2, (1,3,2), [ 0, 0, 1, 0, 1 ], 1642898426, 27695, 0.19982565117278328) # 64-bit
sage: set_random_seed(0)
sage: rtest()
(303, -0.266166246380421, 1/2*x^2 - 1/95*x - 1/2, (1,3,2), [ 0, 0, 0, 0, 1 ], 963229057, 8045, 0.9661911734708414) # 32-bit
(303, -0.266166246380421, 1/2*x^2 - 1/95*x - 1/2, (1,3,2), [ 0, 0, 0, 0, 1 ], 265625921, 8045, 0.9661911734708414) # 64-bit
sage: set_random_seed(1)
sage: rtest()
(978, 0.0557699430711638, -3*x^2 - 1/12, (1,3,2), [ 0, 1, 1, 0, 0 ], 1161603091, 60359, 0.8335077654199736) # 32-bit
(978, 0.0557699430711638, -3*x^2 - 1/12, (1,3,2), [ 0, 1, 1, 0, 0 ], 807447831, 60359, 0.8335077654199736) # 64-bit
sage: set_random_seed(2)
sage: rtest()
(207, -0.0141049486533456, 4*x^2 + 1/2, (1,3,2), [ 0, 0, 1, 0, 1 ], 637693405, 27695, 0.19982565117278328) # 32-bit
(207, -0.0141049486533456, 4*x^2 + 1/2, (1,3,2), [ 0, 0, 1, 0, 1 ], 1642898426, 27695, 0.19982565117278328) # 64-bit

Once weve set the random number seed, we can check what seed was used. (This is not the current random number state; it does not change when random numbers are generated.)

sage: set_random_seed(12345)
sage: initial_seed()
12345L
sage: rtest()
(720, -0.612180244315804, x^2 - x, (2,3), [ 1, 0, 0, 0, 0 ], 912534076, 14005, 0.9205331599518184) # 32-bit
(720, -0.612180244315804, x^2 - x, (2,3), [ 1, 0, 0, 0, 0 ], 1911581957, 14005, 0.9205331599518184) # 64-bit
sage: initial_seed()
12345L


Чтв 16 Янв 2014 02:31:06
Here we see that setting the random number seed really does make the results of these random number generators reproducible.

sage: set_random_seed(0)
sage: rtest()
(303, -0.266166246380421, 1/2*x^2 - 1/95*x - 1/2, (1,3,2), [ 0, 0, 0, 0, 1 ], 963229057, 8045, 0.9661911734708414) # 32-bit
(303, -0.266166246380421, 1/2*x^2 - 1/95*x - 1/2, (1,3,2), [ 0, 0, 0, 0, 1 ], 265625921, 8045, 0.9661911734708414) # 64-bit
sage: set_random_seed(1)
sage: rtest()
(978, 0.0557699430711638, -3*x^2 - 1/12, (1,3,2), [ 0, 1, 1, 0, 0 ], 1161603091, 60359, 0.8335077654199736) # 32-bit
(978, 0.0557699430711638, -3*x^2 - 1/12, (1,3,2), [ 0, 1, 1, 0, 0 ], 807447831, 60359, 0.8335077654199736) # 64-bit
sage: set_random_seed(2)
sage: rtest()
(207, -0.0141049486533456, 4*x^2 + 1/2, (1,3,2), [ 0, 0, 1, 0, 1 ], 637693405, 27695, 0.19982565117278328) # 32-bit
(207, -0.0141049486533456, 4*x^2 + 1/2, (1,3,2), [ 0, 0, 1, 0, 1 ], 1642898426, 27695, 0.19982565117278328) # 64-bit
sage: set_random_seed(0)
sage: rtest()
(303, -0.266166246380421, 1/2*x^2 - 1/95*x - 1/2, (1,3,2), [ 0, 0, 0, 0, 1 ], 963229057, 8045, 0.9661911734708414) # 32-bit
(303, -0.266166246380421, 1/2*x^2 - 1/95*x - 1/2, (1,3,2), [ 0, 0, 0, 0, 1 ], 265625921, 8045, 0.9661911734708414) # 64-bit
sage: set_random_seed(1)
sage: rtest()
(978, 0.0557699430711638, -3*x^2 - 1/12, (1,3,2), [ 0, 1, 1, 0, 0 ], 1161603091, 60359, 0.8335077654199736) # 32-bit
(978, 0.0557699430711638, -3*x^2 - 1/12, (1,3,2), [ 0, 1, 1, 0, 0 ], 807447831, 60359, 0.8335077654199736) # 64-bit
sage: set_random_seed(2)
sage: rtest()
(207, -0.0141049486533456, 4*x^2 + 1/2, (1,3,2), [ 0, 0, 1, 0, 1 ], 637693405, 27695, 0.19982565117278328) # 32-bit
(207, -0.0141049486533456, 4*x^2 + 1/2, (1,3,2), [ 0, 0, 1, 0, 1 ], 1642898426, 27695, 0.19982565117278328) # 64-bit

Once weve set the random number seed, we can check what seed was used. (This is not the current random number state; it does not change when random numbers are generated.)

sage: set_random_seed(12345)
sage: initial_seed()
12345L
sage: rtest()
(720, -0.612180244315804, x^2 - x, (2,3), [ 1, 0, 0, 0, 0 ], 912534076, 14005, 0.9205331599518184) # 32-bit
(720, -0.612180244315804, x^2 - x, (2,3), [ 1, 0, 0, 0, 0 ], 1911581957, 14005, 0.9205331599518184) # 64-bit
sage: initial_seed()
12345L

If set_random_seed() is called with no arguments, then a new seed is automatically selected. On operating systems that support it, the new seed comes from os.urandom(); this is intended to be a truly random (not pseudo-random), cryptographically secure number. (Whether it is actually cryptographically secure depends on operating system details that are outside the control of Sage.)

If os.urandom() is not supported, then the new seed comes from the current time, which is definitely not cryptographically secure.

Чтв 16 Янв 2014 02:31:41
After setting a new random number seed with set_random_seed(), we can use initial_seed() to see what seed was automatically selected, and call set_random_seed() to restart the same random number sequence.

sage: s = initial_seed()
sage: s # random
336237747258024892084418842839280045662L
sage: set_random_seed(s)
sage: r2 = rtest()
sage: r == r2
True

Whenever Sage starts, set_random_seed() is called just before command line interaction starts; so every Sage run starts with a different random number seed. This seed can be recovered with initial_seed() (as long as the user has not set a different seed with set_random_seed()), so that the results of this run can be reproduced in another run; or this automatically selected seed can be overridden with, for instance, set_random_seed(0).

We can demonstrate this startup behavior by running a new instance of Sage as a subprocess.

sage: subsage = Sage()
sage: s = ZZ(subsage('initial_seed()'))
sage: r = ZZ(subsage('ZZ.random_element(2^200)'))
sage: s # random
161165040149656168853863459174502758403
sage: r # random
1273828861620427462924151488498075119241254209468761367941442
sage: set_random_seed(s)
sage: r == ZZ.random_element(2^200)
True

Note that wrappers of all the random number generation methods from Pythons random module are available at the Sage command line, and these wrappers are properly affected by set_random_seed().

Чтв 16 Янв 2014 02:32:14
>>60924060
>>60924083
>>60924023
А вот и Андрюша

Чтв 16 Янв 2014 02:32:17
Library API

First, well cover doctesting. Every docstring now has an implicit set_random_seed(0) prepended. Any uses of # random that are based on random numbers under the control of this module should be removed, and the reproducible answers inserted instead.

This practice has two potential drawbacks. First, it increases the work of maintaining doctests. For instance, in a long docstring that has many doctests that depend on random numbers, a change near the beginning (for instance, adding a new doctest) may invalidate all later doctests in the docstring. To reduce this downside, you may add calls to set_random_seed(0) throughout the docstring (in the extreme case, before every doctest).

Second, the # random in the doctest served as a signal to the reader of the docstring that the result was unpredictable and that it would not be surprising to get a different result when trying out the examples in the doctest. If a doctest specifically refers to ZZ.random_element() (for instance), this is presumably enough of a signal to render this function of # random unnecessary. However, some doctests are not obviously (from the name) random, but do depend on random numbers internally, such as the composition_series method of a PermutationGroup. In these cases, the convention is to insert the following text at the beginning of the EXAMPLES section.

These computations use pseudo-random numbers, so we set the
seed for reproducible testing.

sage: set_random_seed(0)

Note that this call to set_random_seed(0) is redundant, since set_random_seed(0) is automatically inserted at the beginning of every docstring. However, it makes the example reproducible for somebody who just types the lines from the doctest and doesnt know about the automatic set_random_seed(0).

Next, lets cover setting the random seed from library code. The first rule is that library code should never call set_random_seed(). This function is only for command-line use. Instead, if the library code wants to use a different random seed, it should use with seed(s):. This will use the new seed within the scope of the with statement, but will revert to the previous seed once the with statement is completed. (Or the library can use with seed(): to get a seed automatically selected using os.urandom() or the current time, in the same way as described for set_random_seed() above.)

Чтв 16 Янв 2014 02:33:04
>>60924114
Андрюша спит давно, зато я не могу уснуть.

Note that this call to set_random_seed(0) is redundant, since set_random_seed(0) is automatically inserted at the beginning of every docstring. However, it makes the example reproducible for somebody who just types the lines from the doctest and doesnt know about the automatic set_random_seed(0).

Next, lets cover setting the random seed from library code. The first rule is that library code should never call set_random_seed(). This function is only for command-line use. Instead, if the library code wants to use a different random seed, it should use with seed(s):. This will use the new seed within the scope of the with statement, but will revert to the previous seed once the with statement is completed. (Or the library can use with seed(): to get a seed automatically selected using os.urandom() or the current time, in the same way as described for set_random_seed() above.)

Ideally, using with seed(s): should not affect the outer random number sequence at all; we will call this property isolation. We achieve isolation for most, but not all, of the random number generators in Sage (we fail for generators, such as NTL, that do not provide an API to retrieve the current random number state).

Well demonstrate isolation. First, we show the sequence of random numbers that you get without intervening with seed.

sage: set_random_seed(0)
sage: r1 = rtest(); r1
(303, -0.266166246380421, 1/2*x^2 - 1/95*x - 1/2, (1,3,2), [ 0, 0, 0, 0, 1 ], 963229057, 8045, 0.9661911734708414) # 32-bit
(303, -0.266166246380421, 1/2*x^2 - 1/95*x - 1/2, (1,3,2), [ 0, 0, 0, 0, 1 ], 265625921, 8045, 0.9661911734708414) # 64-bit
sage: r2 = rtest(); r2
(105, 0.642309615982449, -x^2 - x - 6, (1,2,3), [ 1, 0, 0, 1, 1 ], 14082860, 1271, 0.001767155077382232) # 32-bit
(105, 0.642309615982449, -x^2 - x - 6, (1,2,3), [ 1, 0, 0, 1, 1 ], 53231108, 1271, 0.001767155077382232) # 64-bit

We get slightly different results with an intervening with seed.

Чтв 16 Янв 2014 02:33:32
>>60923960
этот перекат хуевый, тупой ты пидор. Смирись и заходи к нам.
http://2ch.hk/b/res/60923095.html

Чтв 16 Янв 2014 02:33:36
Generating random numbers in library code

Now we come to the last part of the documentation: actually generating random numbers in library code. First, the easy case. If you generate random numbers only by calling other Sage library code (such as random_element methods on parents), you dont need to do anything special; the other code presumably already interacts with this module correctly.

Otherwise, it depends on what random number generator you want to use.

gmp_randstate_t If you want to use some random number generator that takes a gmp_randstate_t (like mpz_urandomm or mpfr_urandomb), then use code like the following:

from sage.misc.randstate cimport randstate, current_randstate
...

cdef randstate rstate = current_randstate()

Then a gmp_randstate_t is available as rstate.gmp_state.

Fetch the current randstate with current_randstate() in every function that wants to use it; dont cache it globally or in a class. (Such caching would break set_random_seed).

Python If you want to use the random number generators from the random module, you have two choices. The slightly easier choice is to import functions from sage.misc.prandom; for instance, you can simply replace from random import randrange with from sage.misc.prandom import randrange. However, this is slightly less efficient, because the wrappers in sage.misc.prandom look up the current randstate on each call. If youre generating many random numbers in a row, its faster to instead do

Чтв 16 Янв 2014 02:33:45
Вольняша, создай уже просто тред типа помогите одноногому жирдяю на протез, честнее будет, чем вайпать нормальный второй тред, пересоздав попроашайнический тред-аналог.

Чтв 16 Янв 2014 02:33:50
>>60924114
Перекатывайся уже.

Чтв 16 Янв 2014 02:34:09
>>60922925
Пиздец, Вольнов звонит уже всяким школьникам с хуйцами?
Опустился, Женя.

Чтв 16 Янв 2014 02:34:21
такая хуйня, пиздец. идиоты

Чтв 16 Янв 2014 02:34:39
Дристалище ебаное. Похуй было на тред, но теперь специально буду бампампать чтобы у тебя последний хуй отвис.

Чтв 16 Янв 2014 02:34:39
>>60924187
Тот был раньше.

Чтв 16 Янв 2014 02:35:09
Python If you want to use the random number generators from the random module, you have two choices. The slightly easier choice is to import functions from sage.misc.prandom; for instance, you can simply replace from random import randrange with from sage.misc.prandom import randrange. However, this is slightly less efficient, because the wrappers in sage.misc.prandom look up the current randstate on each call. If youre generating many random numbers in a row, its faster to instead do

from sage.misc.randstate import current_randstate ...

randrange = current_randstate().python_random().randrange

Fetch the current randstate with current_randstate() in every function that wants to use it; dont cache the randstate, the Random object returned by python_random, or the bound methods on that Random object globally or in a class. (Such caching would break set_random_seed).

GAP If you are calling code in GAP that uses random numbers, call set_seed_gap at the beginning of your function, like this:

from sage.misc.randstate import current_randstate
...

current_randstate().set_seed_gap()

Fetch the current randstate with current_randstate() in every function that wants to use it; dont cache it globally or in a class. (Such caching would break set_random_seed).

Pari If you are calling code in the Pari library that uses random numbers, call set_seed_pari at the beginning of your function, like this:

from sage.misc.randstate import current_randstate
...

current_randstate().set_seed_pari()

Fetch the current randstate with current_randstate() in every function that wants to use it; dont cache it globally or in a class. (Such caching would break set_random_seed).

Pari/gp If you are calling code in a Pari/gp subprocess that uses random numbers, call set_seed_gp at the beginning of your function, like this:

from sage.misc.randstate import current_randstate
...

current_randstate().set_seed_gp()


Чтв 16 Янв 2014 02:35:25
>>60924175
Анус себе завайпай, пёс ретивый, сейчас я тебе зайду и засагаю.

Чтв 16 Янв 2014 02:36:25
>>60924272
Да вы оба ебланы пиздец, сейчас друг друга вайпать будут.

Чтв 16 Янв 2014 02:36:36
>>60924238
На время первого поста посмотри, аутист. Или без одной ноги уже считать уметь не надо?

Чтв 16 Янв 2014 02:36:56
from sage.misc.randstate import current_randstate
...

current_randstate().set_seed_gp()

This will set the seed in the gp process in sage.interfaces.gp.gp. If you have a different gp process, say in the variable my_gp, then call set_seed_gp(my_gp) instead.

Fetch the current randstate with current_randstate() in every function that wants to use it; dont cache it globally or in a class. (Such caching would break set_random_seed).

NTL If you are calling code in the NTL library that uses random numbers, call set_seed_ntl at the beginning of your function, like this:

from sage.misc.randstate import current_randstate ...

current_randstate().set_seed_ntl(False)

Fetch the current randstate with current_randstate() in every function that wants to use it; dont cache it globally or in a class. (Such caching would break set_random_seed).

libc If you are writing code that calls the libc function random(): dont! The random() function does not give reproducible results across different operating systems, so we cant make portable doctests for the results. Instead, do:

from sage.misc.randstate cimport random

The random() function in sage.misc.randstate gives a 31-bit random number, but it uses the gmp_randstate_t in the current randstate, so it is portable. (This range was chosen for two reasons: it matches the range of random() on 32-bit and 64-bit Linux, although not Solaris; and its the largest range of nonnegative numbers that fits in a 32-bit signed integer.)

However, you may still need to set the libc random number state; for instance, if you are wrapping a library that uses random() internally and you dont want to change the library. In that case, call set_seed_libc at the beginning of your function, like this:

from sage.misc.randstate import current_randstate
...

current_randstate().set_seed_libc(False)

Fetch the current randstate with current_randstate() in every function that wants to use it; dont cache it globally or in a class. (Such caching would break set_random_seed).

Classes and methods

sage.misc.randstate.benchmark_libc()

This function was used to test whether moving from libc to GMPs Mersenne Twister for random numbers would be a significant slowdown.

EXAMPLES:

sage: from sage.misc.randstate import benchmark_libc, benchmark_mt
sage: timeit('benchmark_libc()') # random
125 loops, best of 3: 1.95 ms per loop
sage: timeit('benchmark_mt()') # random
125 loops, best of 3: 2.12 ms per loop


Чтв 16 Янв 2014 02:37:04
вайп

Чтв 16 Янв 2014 02:37:05
>>60924272
я не знаю кто вайпает.

вайпает кто-то третий

Чтв 16 Янв 2014 02:37:19
Вайп что надо, нахуй школьников с ночного.

Чтв 16 Янв 2014 02:37:21
>>60924320
Платиновые треды харкача, хули. Кто бы сомневался, что вольнов и есть рак, убивающий бэ.

Чтв 16 Янв 2014 02:37:32
>>60924328
Бля. Прошу прощения. Бампусики!

Чтв 16 Янв 2014 02:38:05
sage: from sage.misc.randstate import benchmark_libc, benchmark_mt
sage: timeit('benchmark_libc()') # random
125 loops, best of 3: 1.95 ms per loop
sage: timeit('benchmark_mt()') # random
125 loops, best of 3: 2.12 ms per loop

sage.misc.randstate.benchmark_mt()

This function was used to test whether moving from libc to GMPs Mersenne Twister for random numbers would be a significant slowdown.

EXAMPLES:

sage: from sage.misc.randstate import benchmark_libc, benchmark_mt
sage: timeit('benchmark_libc()') # random
125 loops, best of 3: 1.95 ms per loop
sage: timeit('benchmark_mt()') # random
125 loops, best of 3: 2.11 ms per loop

sage.misc.randstate.current_randstate()

Return the current random number state.

EXAMPLES:

sage: current_randstate()
<sage.misc.randstate.randstate object at 0x...>
sage: current_randstate().python_random().random()
0.111439293741037

>>60924375 Ничего страшного

Чтв 16 Янв 2014 02:38:51
>>60924351
Судя по активности, одноножка вайпает этот тред вместе с обычным вайпером обоих. Или я запутался, хуй знает короче.


← К списку тредов