RandomX演算法礦機
㈠ 如何用電腦挖礦
要了解家用電腦挖礦這個問題，首先得解釋清楚挖礦。在比特幣出來以後，由於大家共同保存一個一模一樣的記錄交易的賬本，因此需要一個一錘定音有決定權的人來負責記錄這個賬本。誰來記錄呢？通過一道題目來決定，誰的計算機先算對了，那麼它就擁有記賬權，記錄這個區塊的所有數據，這就是挖礦的通俗解釋。而獎勵這個記賬的人，獲得了額外的一筆錢，這個就是挖礦的獎勵，獎勵給貢獻了足夠計算力來解題的人，也是我們為什麼要去挖礦的原因，幣就是錢，為了賺錢。比特幣挖礦最開始只是CPU的事，接下來，為了更多的錢，技術員們研發出來顯卡的、fpga的、ASIC晶元的，越來越快的記賬方法。這里請注意，只是比特幣的記賬方法，比特幣是sha256演算法，只是適用於這種的，也只能在這種演算法下進行挖礦。後來陸續出現了更多的演算法Ethash、KawPow、CryptoNight、Zhash、X16R、Randomx……，列不完的哈。注意這里幾個概念，演算法（上面的一堆），設備（CPU、顯卡、fpga、ASIC）他們是相輔相成的，一個幣種可能有多個演算法或單一演算法來記賬，同一設備也可以運行不同演算法獲得不同的獎勵，區別只是記賬效率的高低，賺錢的快慢。所以比特幣可以用CPU、顯卡、fpga、ASIC任何一種去挖，只是ASIC效率和性價比最高。下面回歸主題，家用電腦能挖什麼？家用電腦=CPU+顯卡CPU比較合適的就是Randomx演算法下的monero，顯卡的話，則適合nicehash的自動選擇。下面我應該說一下具體的挖礦教程來圓滿這份答案，但是個人推薦用一個更簡單更便捷的方法，甚至不需要了解上面所有的一切。
㈡ 電腦怎麼挖礦
下載一個GPU360 Miner就可以了。
普通電腦挖礦的方法：
1.下載安裝GPU360 Miner。
2.軟體會設置開機啟動，建議開啟。因為它有一個很人性的功能，你不用電腦的時候它會自動挖礦，當你使用時候，他會瞬間停掉，完全不影響正常工作使用。
3.軟體開啟後修改成你自己的手機號。軟體啟動後有三個設置選項：
4.第一次開始挖礦會進行設備測試，它會測試出你最佳的挖礦方案。通常需要十分鍾左右。
5.測試完了就會自動進入挖礦狀態。
6.點停止然後關閉就會最小化到托盤，這樣當你不用電腦時候他就會自動開啟賺錢了。
右鍵點擊圖標即可徹底關閉軟體。
7.賺到的比特幣可以在在線商店直接兌換。
㈢ 如何用python編寫一個產生1~100的隨機數程序
用python語言來寫爬蟲，建議先熟悉python的基礎語法，再深入練習。
如果用python寫爬蟲是為了滿足「抓數據」的需求，使用爬蟲軟體更為方便，不用把時間花在解析網頁上、測試程序上以及處理防採集上。
這里推薦使用八爪魚採集器，一款行業知名的免費爬蟲軟體，操作簡單、功能強大。支持智能防採集、可視化抓取流程、正則及xpath提取數據、api控制等功能，雖然自由度不如python，但掌握成本低，能幫助用戶將有限的資源投入到更有意義的事情上去。
㈣ json文件里的 xrandom：+10 效果是隨機0-10的數字 我想變成隨機7-10該怎麼改
置隨機數種子
㈤ mport random x=[random.randint(0,200) for i in ra
為了更好的理解你的Python程序,我把Python程序做了注釋,希望你能看明白.
完整的Python程序如下
importrandom#引入隨機函數庫
x=[random.randint(0,200)foriinrange(20)]#產生20個[0-200]范圍的隨機數,並放到列表x中
print(x)#列印列表x
y=x[::2]#把列表x中,下標為偶數位置的數組成列表賦給y,相當於y=x[0:len(x)-1:2]
y.sort(reverse=True)#把列表y中的數按照從大到小排序
x[::2]=y#把排好序的列表y再賦給x的下標為偶數的位置,相當於x[0:len(x)-1:2]=y
print(x)#列印列表x
運行結果
[108,159,175,177,101,84,88,25,164,94,199,127,153,187,11,45,113,29,10,28]
[199,159,175,177,164,84,153,25,113,94,108,127,101,187,88,45,11,29,10,28]
㈥ as3.0如何實現像下圖所示隨機排列圖片，最好給代碼啊，新手不懂啊 好用的話會再加分的
import flash.display.Sprite;
import flash.display.Bitmap;
import flash.filters.DropShadowFilter;
//我假如你有二十張圖片，因為並不清楚你的圖片是從何而來，所以我暫且當成你庫中的一個顯示對象吧。
var imgN:uint = 20;
var dropFilter:DropShadowFilter=new DropShadowFilter();
//這個決定圖片隨機擺放的矩形區域。
var randomX:Number = 600,randomY = 400;
//創建隨機擺放圖片的代碼，用一個循環語句實現，為了方便控制，我們先創建一個容器，放置這些圖片。
var imgSprite:Sprite=new Sprite();
//假如你庫中的圖片元件命名為img0,img1......img19。
var ImgClass:Class;
for (var i:uint=0; i<imgN; i++)
{
ImgClass=getDefinitionByName("img"+i) as Class;
var ranImg:BitmapData=new ImgClass();
var bitmap:Bitmap = new Bitmap(ranImg);
bitmap.width=100,bitmap.height=60;
bitmap.x = Math.random() * randomX,bitmap.y = Math.random() * randomY;
bitmap.filters=[dropFilter];
imgSprite.addChild(bitmap);
}
addChild(imgSprite);
整體圖片位置你可以通過設置imgSprite的坐標屬性來控制。
㈦ Python產生六個1~100之間的隨機整數,並求出它們的和及平均值
importrandom
x=1
L=[]
sum=0.0;
whilex<7:
L.append(random.randint(1,100))
x+=1
forninL:
sum+=n
printL
printsum
printsum/6
㈧ 關於python的一個問題
importrandom
x=[random.randint(0,100)foriinrange(1000)]
print("Therandomlistis: ",x)
xset=set(x)#轉換成set，這樣可以去除重復數據，後面一句可以大幅減少計算量
counts=[(v,x.count(v))forvinxset]
sorted_counts=sorted(counts,key=lambdax:(x[1],x[0]))
print(counts)
print("Thestatisticalresultis: ",sorted_counts)
不明白可追問。
㈨ 關於python演算法的一個問題
import?random
x=[random.randint?(0,100)?for?i?in?range?(1000)]
print?("The?random?list?is:\n",x)
xset=set(x)#轉換成set，這樣可以去除重復數據，後面一句可以大幅減少計算量
counts=[(v,x.count(v))?for?v?in?xset?]
sorted_counts=sorted(counts,key=lambda?x:(x[1],x[0]))
print(counts)
print?("The?statistical?result?is:\n",sorted_counts)不明白可追問。