# random.seed 和 random_state=random 用于保证输出结果不随机，便于评阅比对

是的，random.seed和random_state都是用于控制随机性的。在机器学习中，我们通常需要多次运行模型来获得可靠的结果，但是每次运行模型时，随机性可能会导致不同的结果。为了使模型的输出结果可重复，我们可以使用random.seed或random_state来控制随机种子，保证每次运行获得的结果一致。这样可以方便评估和比对不同模型的性能表现。

相关问题

请编写程序，生成随机密码。具体要求如下： （1）使用 random 库（自行官网查阅），采用 0x1010 作为随机数种子。 （2）密码：abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ1234567890!@#$%^&* 中的字符组成。 （3）每个密码长度固定为 10 个字符。 （4）程序运行每次产生 10 个密码，每个密码一行。 （5）每次产生的 10 个密码首字符不能一样。 （6）程序运行后产生的10个密码，直接print输出，自动评阅。

好的，以下是符合要求的 Python 代码：

import random

chars = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ1234567890!@#$%^&*"
random.seed(0x1010)

passwords = set()
while len(passwords) < 10:
    password = ""
    for i in range(10):
        password += random.choice(chars)
    if password[0] not in passwords:
        passwords.add(password)

for password in passwords:
    print(password)

说明：

- 使用 `random.seed(0x1010)` 设置随机种子。
- 使用 `set` 来存放生成的密码，确保不会有重复的密码。
- 使用 `random.choice(chars)` 来随机选择一个字符，循环 10 次生成一个密码。
- 每次检查生成的密码的首字符是否在之前已经出现过，若没有出现过则加入到 `passwords` 中。
- 最后遍历 `passwords` 并输出每个密码。

评阅专家和专业负责人有啥区别

评阅专家和专业负责人是两个不同的角色，他们在毕业论文的评审过程中扮演不同的角色。

评阅专家通常是从相关领域的专业人士中选取，负责对毕业论文进行评审，主要从学术角度出发对论文的质量、内容、结构等方面进行评估。评阅专家的评审结果将作为决定毕业论文是否通过的重要依据。

而专业负责人则是学院或系的负责人，负责对毕业论文的整体管理和组织，包括指导学生选题、确定评审专家、组织答辩等工作。专业负责人在评审过程中也会参与，但主要是从管理和组织的角度出发，对评审工作进行协调和监督。

因此，评阅专家和专业负责人在毕业论文评审中扮演着不同的角色，各自有着不同的职责和任务。