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我制作这个程序，是因为我想要一个数字版的《易经》，它能够忠实于原版的数学原理，而不是简单地使用 Math.random() 函数。<p>对于感兴趣的技术细节：<p>这个模拟程序遵循传统的蓍草占卜法（大衍筮法）。该算法的核心是基于随机分取后剩余蓍草的模 4 运算。<p>为了使其更具物理真实感，我使用了 Box-Muller 变换来模拟用户分取蓍草的过程，采用高斯分布（因为人们自然倾向于在中间分取），而不是均匀随机分割。<p>我担心这种“人为偏差”可能会扭曲模运算的概率，因此我进行了一百万次的蒙特卡罗模拟来验证。<p>结果：余数 [0,1,2,3] 仍然以接近完美的 25% 的分布出现（偏差 &lt; 0.05%）。<p>因此，这个应用程序模拟了人类不完美的分取过程，同时保留了概率分布的数学完美性（其中老阴的概率是 1/16）。<p>技术栈：Next.js + Tailwind css<p>很乐意回答关于数学或卦象的任何问题！

我做了一个小工具，可以为任何移动应用创意生成美观的 App Store / Play Store 截图。你甚至可以附上你应用的截图，它会将它们包含在生成的图片中。你不需要任何 UI/UX 技能。 欢迎提供任何反馈。

Stepped 是一个 Rails 引擎，从 Envirobly 中提取而来，用于支持应用程序部署等任务。这些任务涉及复杂的、带外操作，例如 DNS 配置、重试、等待实例启动、运行健康检查，以及高度分布式网络系统中的各种有趣操作。

我新公寓的街对面有个商业车库，每次有车进出时都会触发警报/蜂鸣声——有什么办法能消除这个声音吗？它快把我逼疯了。<p>我猜这可能需要用到人工智能？<p>如果我有时间，我会自己动手解决……但现在我需要一个可靠的解决方案。谢谢