0.前言 给你一个能生成随机整数1-7的函数，就叫他生成器get7吧，用它来生成一个1-11的随机整数，不能使用random，而且要等概率。...()*7)+1 //规则：整篇文章，唯一能用random的地方 } 1.扩展+分区 既然是扩展，那么我给小范围随机数生成器扩展个几倍，再截取目标随机数范围不就得了。...喂，说get7() 乘以11/7的那个，你确定没问题？ 1.1 扩展 既然是小范围随机扩展到大范围，那么肯定离不开小范围随机数生成器get7的多次调用。...当然我们最终目标很明确，目标随机数生成器get11，它的每一个随机数都会等概率映射到get7的扩展序列里面： 然后我们很快就可以想到一个公式： a*(getx - 1) + getx a是个整数，整个公式含义是...公式推广： 已知生成器getn能生成1-n的随机数，那么由getn拒绝采样得到的新生成器geta和getb（a，b都不大于n），可以生成get(a*b)： get(a*b) = geta + a*(getb
最近用Java写的一个密码生成器，实现方法是首先定义一个候选字符数组，并通过java.util.Random中的nextInt()方法生成一个随机整数做为候选字符数组的键，来实现随机取出字符的功能，详细程序请见下面的源代码...import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStreamReader; import java.util.Random; /** * 密码生成器...break; } else { System.out.println("长度超出范围，请输入8至64之间的数字...请输入8至64之间的数字！")...; String strPassword = Main.doGenerate(Main.intPassLength); System.out.print("本次生成的密码为
PHP的加密伪随机数生成器的使用 今天我们来介绍的是 PHP 中的加密伪随机数生成器（CSPRNG 扩展）。...随机数的生成其实非常简单，使用 rand() 或者 mt_rand() 函数就可以了，但是我们今天说的这个则是使用了更复杂算法的一套随机数生成器。...rand() 已经不是很推荐使用了，mt_rand() 的生成速度更快一些，也是现在的主流函数，而加密的伪随机数生成函数则是密码安全的，速度会比 mt_rand() 略慢一点。...伪随机字符生成 var_dump(random_bytes(5)); // string(10) "0681109dd1" random_bytes() 每次调用都会生成不同内容的字符串，而参数则是字符长度的随机字符...，为 random_int() 函数提供两个参数，也就是随机整数的范围就可以了。
原文章链接为：PHP的加密伪随机数生成器的使用 文中对于 random_bytes() 函数的描述有误。...不过由此带来的结果就是我们转换之后的十六进制的字符长度是我们设定的字符长度的 2 倍。这个函数的作用，可以为我们生成安全的用户密码 salt 、 密钥关键字 或者 初始化向量。...原错误内容：random_bytes() 每次调用都会生成不同内容的字符串，而参数则是字符长度的随机字符，在这里我们传递的是 5 ，返回了 10 个字符，可以看出这个参数是字符数量，而返回的其实是字节数量...或者我们就直接记住它返回的就是参数的两倍即可。至于这个函数的作用嘛，可以为我们生成安全的用户密码 salt 、 密钥关键字 或者 初始化向量。...Github原文链接： https://github.com/zhangyue0503/dev-blog/blob/master/php/202007/PHP的加密伪随机数生成器的使用.md
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ，该值相当稳定（作为一阶近似值，几乎恒定）。红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。...例如，考虑一个非常简单的线性模型 在这里，我们使用一个随机森林的特征之间的关系模型，但实际上，我们考虑另一个特点-不用于产生数据- ，即相关 。我们考虑这三个特征的随机森林 。...例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 看起来 比其他两个 要 重要得多，但事实并非如此。只是模型无法在 和 之间选择 ：有时会 被选择，有时会被选择 。...关联度接近1时，与具有相同 ，并且与蓝线相同。 然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
生成器表达式（generator expression）也叫生成器推导式或生成器解析式，用法与列表推导式非常相似，在形式上生成器推导式使用圆括号（parentheses）作为定界符，而不是列表推导式所使用的方括号...与列表推导式最大的不同是，生成器推导式的结果是一个生成器对象。...生成器对象类似于迭代器对象，具有惰性求值的特点，只在需要时生成新元素，比列表推导式具有更高的效率，空间占用非常少，尤其适合大数据处理的场合。...当所有元素访问结束以后，如果需要重新访问其中的元素，必须重新创建该生成器对象，enumerate、filter、map、zip等其他迭代器对象也具有同样的特点。...(None, range(20)) >>> 1 in x True >>> 5 in x True #不可再次访问已访问过的元素 >>> 2 in x False #map对象也具有类似的特点 >>>
使用 示例 源码解析 创建TableSource 数据生成器DataGenerator DataGenTableSource 使用 在flink 1.11中，内置提供了一个DataGen 连接器，主要是用于生成一些随机数...目前有两种数据生成器，一种是随机生成器（默认),这个是无界的，另一个是序列生成器，是有界的。 字段中只要有一个是按序列生成的，也就是有界的，程序就会在序列结束的时候退出。...如果所有字段都是随机生成的，则程序最终不会结束。 示例 我们摘抄下官网的例子，然后做下解释。...rows-per-second 每秒生成的数据条数 f_sequence字段的生成策略是按序列生成，并且指定了起始值，所以该程序将会在到达序列的结束值之后退出 f_random 字段是按照随机生成，并指定随机生成的范围...数据生成器DataGenerator DataGenerator是一个接口，是有状态的可扩展的数据生成器，它有两个抽象的实现类，一个是RandomGenerator，一个是SequenceGenerator
为了理解机器学习中的统计方法，你必须了解机器学习中随机性的来源，即一种叫做伪随机数生成器的数学工具。 在本教程中，你将了解伪随机数生成器，以及何时在机器学习中控制随机性，或用随机性来进行控制。...分别是： 机器学习的随机性 随机数生成器 如何建立随机数生成器 如何控制随机性 常见问题 机器学习的随机性 在应用机器学习中随机性的来源有很多。...伪随机数生成器 在程序和算法中加入的随机性，主要通过一种叫做伪随机数生成器的数学工具。随机数生成器是从真实的随机性来源生成随机数的系统。通常与物理有关，比如盖革计数器，其结果会变成随机的数字。...Python使用了一个常见的、具有鲁棒性的伪随机数生成器，名为Mersenne Twister。伪随机数生成器可以调用random.seed（）函数来建立。...确认在Python伪随机数生成器中的seed不会影响NumPy伪随机数生成器。 探索在一定范围和高斯随机数之间生成整数的例子。 确定能建立非常简单的伪随机数生成器的方程式。
概述 Python中的列表推倒式(List Comprehension) 和 生成器表达式（Generator Expression）是两种很相似的表达式，但含义却不大不同，这里做一个对比。...生成器表达式 生成器能表达式解决上面的问题，它的元素迭代是惰性的，因此只有需要的时候才生产出来，避免了额外的内存开销和时间开销: 生成器表达式不管元素数目多大，创建时都是常数时间，因为它并没有立即创建元素...那么生成器表达式的语法是怎么样的呢，很简单，只需要把列表推导式中的方括号改为圆括号: even_gen = (e for e in range(10) if e % 2 == 0) 注意它的类型是生成器类型...: type(even_gen) # generator 创建生成器表达式的耗时统计: In [1]: %timeit even_gen = (e for e in range(100000) if e...使用场景选择 那么是不是就是说使用中可以用生成器表达式替代列表推导式了呢，也不尽然，因为列表推导式得到的是一个列表，很多便捷操作（如slice等）可以作用到上面，而生成器表达式则不行： In [17]:
被广泛应用的的工作量证明（Proof-of-Work）共识协议建立在搜索特定随机值的加密任务之上。蓬勃发展的Dapps，例如链上彩票以及NFT盲盒，依靠无偏见的随机输入来提供更可信的用户体验。...因此，ARPA希望创建一个安全、稳健、可验证的去中心化随机数生成器(RNG)，为区块链世界提供必要的随机性。...去信任的随机性 无论是在物理世界还是网络世界，产生随机数的方式有很多，它们可分为两种，真随机和伪随机。真随机利用了现实世界中的物理噪声，但在链上使用这一方法生成随机数是不切实际的。...唯一性和确定性 对于依赖于随机性的安全敏感应用而言，重复生成和选择有偏差的随机数是不可取的。竞争者会仔细选择随机数以获取利益。...具有惟一性的RNG可以降低这种风险：任何使用随机数的人都可以确定地验证其合法性。至于去中心化的RNG，唯一性确保了随机数只与生成随机数的节点全体有关，而不与任何一个单独节点相关。
LM 最近在用编程语言编写的源代码建模方面表现出出色的性能。这些模型特别擅长代码完成和从自然语言描述生成代码等工作。对于基于 AI 的编程支持，当前最先进的代码大语言模型已显示出巨大的改进。...其中最大的模型之一 Codex 已被实现为 IDE 内的开发人员助手，可根据用户的上下文在真实世界的生产工具 GitHub Copilot 中自动编写代码。...尽管大规模的代码语言模型取得了巨大成功，但最强大的模型还没有向公众提供。这限制了该领域对资源匮乏的公司的研究，并阻止了在资源充足的公司之外使用这些模型。...由于不同的编程语言共享可比较的关键字和特征，多语言模型可以实现更好的泛化，正如多语言模型对真实语言和代码的有效性所证明的那样。...由于 C++ 语言的复杂性和 Codex 的显着更大的上下文窗口大小（4096 与 PolyCoder 的 2048），或者因为 Codex 可能接受了更多 C++ 训练数据的训练， 结论 研究人员在这项工作中对代码的大量语言模型进行了全面检查
生成安全且随机的密码是非常重要的，可以通过Java中提供的一些功能和库来实现。下面将提供一种方法来构建一个安全且随机的密码生成器，并解释其中的关键概念和步骤。...1、密码要求： 在构建密码生成器之前，首先需要确定密码的要求。一个安全的密码通常应包含以下特点： 1）、长度足够：密码长度最好为8个字符以上，更长的密码更为安全。...2、使用Java的SecureRandom类： 在生成随机密码时，我们应该使用Java提供的安全随机数生成器类SecureRandom，它能产生具有高度随机性的密码。...通过使用Java的SecureRandom类和字符集，我们可以构建一个安全且随机的密码生成器。...生成安全密码是保护个人和敏感信息的重要措施，强烈建议根据实际需求生成复杂、随机的密码，并定期更改密码以提高安全性。
真·随机数生成器，项目已开源。 要知道，平日里用计算机生成的（比如Random()函数）都是可以预测的伪随机数。如果用来生成密码，不能保证绝对的安全。...于是乎，研究人员就开始从大自然中寻找随机数，比如大气噪声、量子力学、宇宙微波背景辐射。 那么香蕉，又是如何保证生成真·随机数的呢？...其中只有少部分的原子核(约0.015%)，即钾-40，具有放射性。 这些原子自发衰变，释放出能量分离出电子（β 射线）和伽马射线，从而对蛋白质orDNA等生物分子造成损伤，从而引发放射性疾病或癌症。...一个香蕉+300多元的硬件 这回理解了，香蕉就是个天然的钾-40放射源。 利用钾-40放射衰变是完全随机的这一原理，就可以做成真随机数生成器。 既然如此，具体是怎么做的呢？ 很简单。...这就是一个香蕉随机数生成器的诞生。 以往要想获得真正的随机数，常见的做法就是将一些大自然的物理现象产生的随机量转化成数字信息。 比如电阻热噪声、半导体中的雪崩效应、电路混沌效应等。
注：本文假设您已在 Linux 系统上安装并配置好了适当的环境。在许多情况下，我们需要创建强密码来保护我们的账户和数据。Linux 提供了许多方法来生成随机密码，其中包括在命令行中使用密码生成器。...本文将详细介绍如何在 Linux 中使用命令行生成随机密码。什么是密码生成器？密码生成器是一种工具或算法，用于生成随机且强大的密码。...这些密码通常由字母、数字和特殊字符组成，具有足够的复杂性和长度，以增加密码的安全性。在 Linux 中，我们可以使用命令行工具来生成随机密码，这使得生成密码变得方便和快捷。...方法 3：使用 /dev/urandom 设备Linux 系统提供了 /dev/urandom 设备，它可以生成具有高度随机性的数据。我们可以使用该设备来生成随机密码。...结论在 Linux 命令行中使用密码生成器可以快速生成强大和随机的密码。无论是使用 pwgen、openssl 还是 /dev/urandom 设备，都可以根据需要生成符合安全标准的密码。
JDK 当中的随机数生成器其实对于普通开发者来讲基本够用，不过对于一些比较复杂的场景来讲，原有的类结构对扩展并不是很友好。...我们都用过随机数，不过一般情况下我们很少去认真的对待随机数的具体结果，就好像它是真的随机一样。...： ThreadLocalRandom：顾名思义，提供线程间独立的随机序列。...它同时也是 Random 的子类，不过它几乎把所有 Random 的方法又实现了一遍。 SplittableRandom：非线程安全，但可以 fork 的随机序列实现，适用于拆分子任务的场景。...Java 17 为了解决这个问题，定义了几个接口： 这样我们就可以面向接口编程啦~ 另外，尽管各个实现的细节不太一样，但思路基本上一致，因此老版本当中的几个随机数的类当中存在大量重复或者相似的代码。
研究人员披露了数十亿物联网（IoT）设备中使用的随机数生成器严重漏洞，这意味着大量用户面临潜在攻击风险。...随机数生成（RNG）是一个支撑加密应用的关键过程，其中包括密钥生成、随机数和加盐。在传统的操作系统中，RNG是由加密安全伪随机数生成器 (CSPRNG)分化而来，后者使用了高质量种子源中的熵。...在物联网设备中，系统级芯片（SoC）装有一个专门的硬件RNG外设，称为真随机数生成器（TRNG），用于从物理过程或现象中捕获“随机性”。...研究人员指出，当前调用外部设备的方式是不正确的，他们注意到因缺乏对错误代码响应的全面检查，导致产生的随机数不是简单的随机，更糟糕的是可预测的情况，包含部分熵、未初始化的内存，甚至包含纯零的密码密钥泄露。...RNG每秒钟只能产生这么多的随机位。如果在RNG HAL函数没有任何随机数可以给你的时候调用它，它就会失败并返回一个错误代码。因此，如果设备试图过快的获得太多的随机数，调用将失败。
△康奈尔大学调研结果 阿文德指出： 没有经过同行评审的证据能够表明，这些东西真的可以预测工作绩效。数百万求职者面对的不过是精心设计的随机数生成器。 令人怀疑的，还远不只是这一种产品。...AI骗子长什么样 首先，阿文德认为，现在的AI应用可以分成三类： 真正卓有成效的项目 不完美但进展明显的项目 根本不靠谱的项目 ?...总结起来，在人脸识别这样的感知任务，和推荐算法这样的自动判断任务上，AI的表现都比较靠谱。 而“伪AI”嫌疑人所做的，是预测和人有关的“未来”。...在一项再犯罪率的预测研究中（论文链接见文末），AI的预测准确率只比随机结果好一点点，还是比逻辑回归的结果低了2个百分点。 ? 并且，不止是预测结果不靠谱，这样的预测AI，还暗含着更多风险。...其次，人们对这类AI的盲目信任，会使得一个领域的话语权，从领域专家和从业人员身上，大规模转移到掌握AI的科技公司。 更重要的是，AI的黑盒子属性使得它给出的结果缺乏解释性。
1 生成模型 在机器学习或者深度学习领域，生成模型具有非常广泛的应用，它可以用于测试模型的高维概率分布的表达能力，可以用于强化学习、半监督学习，可以用于处理多模输出问题，以及最常见的产生“真实”数据问题...其实，对随机变量X的概率密度函数的建模源于先验知识，极大似然估计只是一个参数估计的方法。...3 显式的概率密度函数 当不知道X的概率密度函数P(X)的表达形式，或者该表达式极其复杂的时候，我们如何对P(X)建模？...这时，借用神经网络强大的函数拟合能力、表达能力，我们可以用来拟合相关函数来显式地构造P(X)。 例如在自回归网络中，我们将d维随机变量X的联合概率分布通过链式法则进行分解， ?...理想状态下的最优判别器的数学表达式还是非常“简单而务实”的，也非常符合我们的直觉。
为了时程序在每次执行时都能生成一个新序列的随机值，我们通常通过为随机数生成器提供一粒新的随机种子。函数srand()(来自stdlib.h)可以为随机数生成器播散种子。...只要种子不同rand()函数就会产生不同的随机数序列。srand()称为随机数生成器的初始化器。...模M大小是发生器周期长短的主要标志，常见有M为素数，取A为M的原根，则周期T=M-1。...设随机变量X具有分布函数F(X)，则对一个给定的分布函数值，X的值为 其中inv表示反函数。...,rn)是R的一组值，则相应可得到的一组值 具有分布。从而，如果我们已知分布函数的反函数，我们就可以从(0，1)分布的均匀分布随机数得到所需分布的随机数了。
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