RANDELEMENT(ARRAY,N) 返回一行 N 个元素，这些元素是从 ARRAY 中随机选择（和替换）的。 [可能有一些工具箱功能可以做一些非常相似的事情。] 例子： randelement([0:9],5) 可能会返回 [4 8 8 5 2] randelement({'a' 'b' 'c' 'd' 'e' 'f'},2) 可能返回 {'f' 'd'}

使用MATLAB编写一个可以对8bit灰度和24bit真彩色BMP图像，进行随机LSB匹配算法嵌入秘密信息的程序，可设定随机密钥，可选择文件嵌入，有GUI，有代码注释。

如果要从序列中随机挑选元素，我们可以使用random模块的random.choice()方法： 如果想要取出N个元素，将选出的元素一处以做进一步的考察，可以使用random.sample()方法： 如果我们只是想要打乱序列的顺序（洗牌），可以使用random.shuffle(): 要产生随机数，可以使用random.randint()方法： 如果要产生0-1之间均匀分布的浮点数值，可以使用random.random()方法： 如果要得到N各随机比特位所表示的整数，可以使用random.getrandbits()方法: 请注意： random模块使用 马特赛特旋转演算法（Mers

解决了世纪难题，随机选择今天吃什么，下载后，直接使用就行了

RBF 神经网络（激活函数的中心和分布随机选择） 参数（K：内核数） RBFNN 有 5 个优化参数： 1- 隐藏层和输出层之间的权重。 2- 激活函数。 3- 激活函数的中心。 4- 激活函数的分布。 5- 隐藏神经元的数量。 隐藏层和输出层之间的权重使用 Moore-Penrose 广义伪逆计算。 该算法克服了传统梯度算法中的许多问题，如停止标准、学习率、时期数和局部最小值。 由于其较短的训练时间和泛化能力，适合实时应用。 选择的径向基函数通常是用于模式识别应用的高斯核。 通常激活函数的中心和分布应该具有与数据相似的特征。 这里，高斯分布的中心和宽度是随机选择的。 基于通用逼近理论中心和激活函数的分布是不确定的，如果隐藏神经元数量足够多，可以说具有足够数量隐藏神经元的单隐藏层前馈网络可以将任何函数逼近任意级别的准确性。

文件介绍点击头像，查看博客相关内容 主控是esp32

一个模拟抽奖的效果，用户设定若干个选项，添加之后，就可以通过程序，来帮助随机选择其中一项出来。这个类似超市里面那种指针转盘抽奖，run之后是一个动态效果图，初始快速转动，最后慢慢停在某个选项上。

1.将你想显示成背景的图片放入指定文件夹。 2.里面有实例，直接运行里面的实例你就可以看见你放的图片显示成了验证码的背景图片。 3.刷新一次背景图片也更着变换一次。 4.每次变换的显示的图片都是随机选择并生成图片验证码。

hangman-in-C：基于终端的（ASCII）hangman游戏。 单词库中有1000个单词并随机选择

面向小学1~2年级学生，随机选择两个整数和加减法形成算式要求学生解答。 功能要求： （1）电脑随机出10道题，每题10分，程序结束时显示学生得分； （2）确保算式没有超出1~2年级的水平，只允许进行50以内的加减法，不允许两数之和或之差超出0~50的范围，负数更是不允许的； （3）每道题学生有三次机会输入答案，当学生输入错误答案时，提醒学生重新输入，如果三次机会结束则输出正确答案； （4）对于每道题，学生第一次输入正确答案得10分，第二次输入正确答案得7分，第三次输入正确答案得5分，否则不得分； （5）总成绩90以上显示“SMART” ,80-90显示“GOOD”，70-80显示“OK”,60-70显示“PASS”，60以下“TRY AGAIN”