10作者: jackzhuo大约 2 个月前原帖
我之所以构建这个数字易经,是因为我想要一个尊重原始数学的版本,而不仅仅是使用 Math.random()。<p>对于好奇的朋友们,以下是一些技术细节:<p>该模拟遵循传统的蓍草算法(大衍)。这个算法的核心依赖于对随机分割后剩余蓍草进行模4运算。<p>为了使其在物理上更真实,我使用了Box-Muller变换来模拟用户以高斯分布分割蓍草(因为人类自然倾向于在中间附近分割),而不是均匀随机分割。<p>我担心这种“人类偏差”可能会影响模运算的概率,因此我进行了100万次的蒙特卡洛模拟来验证。<p>结果是:[0,1,2,3]的余数仍然以接近完美的25%分布出现(偏差小于0.05%)。<p>因此,这个应用程序在模拟人类不完美的物理特性时,仍然保持了概率分布的数学完美性(其中老阴为1/16)。<p>技术栈:Next.js + Tailwind CSS<p>欢迎随时询问有关数学或卦象的问题!
19作者: klevo大约 2 个月前原帖
Stepped 是一个 Rails 引擎,源自 Envirobly,负责处理应用程序部署等任务,这些任务涉及复杂的、超出常规的操作,如 DNS 配置、重试、等待实例启动、运行健康检查以及高度分布式网络系统中的各种有趣事务。
2作者: artur_makly大约 2 个月前原帖
在我新公寓对面,有一个商业车库的警报/蜂鸣声,每当有车进出时就会响起——有没有办法取消这个声音?它让我很烦躁。<p>我想可能需要用到人工智能?<p>如果我有时间,我会自己动手做……但现在我需要一个可靠的解决方案。谢谢!