让炼丹更玄学！苏大博士生用“天干地支”生成随机种子，项目已开源( 二 ) 新智元报道编辑：好困袁榭【

通常在两个任务中会用到：
1.将数据分割成训练/验证/测试集：随机种子确保每次运行代码时都以相同的方式分割数据
2.模型训练：随机森林和梯度提升等算法是非确定性的（对于一个给定的输入，输出并不总是相同的），因此需要一个随机种子参数以获得可重复的结果
除了可重复性之外，随机种子对于具有参考性的结果也很重要。比如测试一个算法的多个版本，重要的是所有版本都使用相同的数据，并且尽可能的相似（除了需要测试的参数）。
有些人每次都使用同一个种子，而有些人则随机生成。
举个例子，当使用Scikit-learn训练机器学习模型时，从sklearn.model_selection模块中导入的函数train_test_split使用随机状态等参数来获取随机种子的输入。
random_state=42这个参数在每次运行上述代码时都将随机种子设置为相同的值，也就会得到相同的验证集（X_test ， y_test）。
AI写你的每日星盘
当然， AI作妖这么浪漫的点子，不会仅限于中国码农。用AI写星盘的点子，美国码农也有过。
2017年， VICE杂志就有报道过，三个兼具码力、产品开发力、和星座学爱好的纽约码农，苦于当时市面上的「智能星盘」、「自动星盘」app只会复读录入的苏珊米勒们1990年代的作品，自己做了个「星盘算法」。
基本机制倒不复杂。开发者首先录入各种天体运动在星相学上的对应算命阐释，同时开发接口自动扒来NASA公开的天体追踪数据。然后开发算法将这些数据的计算结果对应起来，同时开发自然语言生成器，让算法结果以「你的每日星盘」文章出现。

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这些星座学爱好者还有非常合格的产品经理能力，「星盘算法」app特别强调加好友的社交功能。不仅可以对照各人的星盘表，还能生成各人之间的星相契合性。
各种天体与十二黄道星座互动的「入宫」，对各人和各人好友的命运影响和互动，在app上也有呈现。加的好友越多，呈现的结果就越具体。
「星盘算法」的开发者很开心地对VICE说：「我们当然知道这不是科学算命。但这是一种有趣的故事阐述方式，既基于古神话学、又基于当代人性格，很好玩的。」
不过不仅浪漫是普世的，理科生靠实力单身的性格好像也是普世的。 2020年就有码农去推特上采样星盘推特回复的表情图频率作为原始数据，写了个项目来跑统计。以回复者的准确与否表态，来验证星座学是否真能有效算命……

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废话，当然不能了，真是不解风情，做这个项目的人一定不会有女朋友。

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参考资料：
https://github.com/Spico197/random-luck