如何解决 随机数生成器在线？有哪些实用的方法？

想找好用的在线随机数生成器，推荐几个口碑不错的： 1. **随机.org（Random.org）** 这个网站是用真实的大气噪声来生成随机数，比较“真随机”，适合需要高质量随机数的场合。 2. **工具派随机数生成器** 功能简单直观，支持整数、小数、多个数生成，还能设置重复、不重复，适合日常用。 3. **Google搜索随机数** 不用额外打开网站，直接在谷歌搜“随机数生成器”，页面自带，方便快捷，适合临时用。 4. **MiniWebTool随机数生成器** 功能全，还能生成随机密码、随机名字，挺适合多种随机需求。 总结：如果追求高质量随机数，随机.org最好；日常简单用，工具派或者谷歌搜索就够方便了。具体选哪个，看你需求和习惯咯。

希望能帮到你。

顺便提一下，如果是关于 Scrum 和 Kanban 各自的优缺点有哪些？ 的话，我的经验是：当然！简单来说： **Scrum的优点**： - 结构清晰，有固定的时间盒（如冲刺周期），方便管理和追踪进度。 - 角色分明（产品负责人、Scrum Master、开发团队），责任明确。 - 定期回顾和评审，帮助团队持续改进。 - 适合需求明确且能分阶段交付的项目。 **缺点**： - 需要严格遵守流程，刚开始可能比较重，适应期长。 - 不太灵活，变化频繁时难以快速调整计划。 - 会议较多，可能占用较多时间。 **Kanban的优点**： - 非常灵活，没有固定时间盒，适合持续交付和变动频繁的环境。 - 可视化工作流程，帮助团队快速发现瓶颈。 - 实施门槛低，容易上手，不需固定角色。 - 流程简化，减少浪费。 **缺点**： - 没有Scrum那样明确的节奏和时间框架，有时可能缺乏紧迫感。 - 依赖团队自律，容易出现任务积压或优先级混乱。 - 适合已有一定流程基础的团队，新手可能得不到足够的指导。 总结来说，Scrum更适合结构化、阶段性开发的项目，Kanban更灵活，适应持续变化快的环境。选择哪种，得看团队和项目需求！

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顺便提一下，如果是关于 哪些机器学习书籍适合零基础阅读？ 的话，我的经验是：如果你是零基础入门机器学习，推荐几本通俗易懂的书： 1. **《机器学习实战》（Peter Harrington）** 这本书用Python讲解，案例多，适合初学者边学边做，帮助理解基本算法。 2. **《机器学习》（周志华）** 虽然内容全面，但作者讲得很清楚，适合有点编程基础的人入门，理论和实践结合好。 3. **《统计学习方法》（李航）** 偏理论一点，但讲得挺通俗，适合想打好理论基础，逐步深入学习。 4. **《Python机器学习基础教程》（Sebastian Raschka）** 以实用项目带你学，学完能写简单代码，适合喜欢动手做的朋友。 5. **《动手学深度学习》（李沐等）** 虽然是深度学习方向，但讲解方式亲切，有很多代码示例，零基础也可以慢慢跟上。 总的来说，建议先选带实操的入门书，多写代码、多做实验，理解概念更快。千万别怕难，机器学习刚开始都有点陌生，坚持就是胜利！

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