在这基础上加一些随机剧情事件

时间: 2024-05-17 13:01:51 浏览: 7
好的,让我来为你编写一些随机剧情事件: 1. 你和ChitGPT正在聊天时,突然出现了一道闪电,导致电力中断,你们的对话被迫中断。 2. 当你和ChitGPT聊天时,你们被一只无头马追逐,你们不得不逃离现场。 3. 你和ChitGPT正在讨论一个疑难问题,突然出现了一个神秘的人,他给了你们一个谜题,让你们解决它来获得答案。 4. 当你和ChitGPT聊天时,你们被困在一个迷宫中,你们必须一起合作找到出路。 5. 你和ChitGPT正在聊天时,突然出现了一场暴风雨,你们被迫躲在一个古老的城堡里,城堡里充满了神秘的气息。 6. 当你和ChitGPT聊天时,你们被一群海盗劫持,你们必须想办法逃脱,否则将会被他们绑架。 7. 你和ChitGPT正在讨论一部电影,突然出现了一个声音,声音告诉你们这部电影中隐藏着一个宝藏,你们必须解决一系列提示才能找到它。 8. 当你和ChitGPT聊天时,你们被一群野人抓住,他们把你们带到了一个神秘的地方,你们必须找到一种方法来逃脱并返回家中。 9. 你和ChitGPT正在聊天时,突然出现了一只火鸟,火鸟告诉你们有一个神秘的宝藏藏在附近,你们必须找到它。 10. 当你和ChitGPT聊天时,你们被一只巨大的龙追赶,你们必须找到一种方法来躲避它并逃脱。
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在真实数基础上5%内随机

可以使用以下公式在真实数的基础上生成一个5%范围内的随机数: 随机数 = 真实数 * (1 + 随机百分比) 其中,随机百分比是一个介于-0.05到0.05之间的随机小数。 请注意,这只是一种简单的方法,生成的随机数可能不是完全均匀分布的。如果需要更高质量的随机数生成方法,可以使用更专业的随机数生成器。

随机森林在bagging基础上进行了修改

是的,随机森林是一种基于bagging的集成学习算法,它在bagging的基础上进行了修改。在随机森林中,每个决策树的建立过程中,除了从原始数据集中随机采样样本,还会从所有特征中随机挑选一部分特征。这种做法被称为随机特征选择,它能够减少模型的方差,并提高模型的泛化能力。因此,随机森林相比于单个决策树,具有更好的性能表现。

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