假设我们有一个伪随机数生成器,可以生成在[0,1)范围内的随机数。那么我们可以使用以下算法实现从一个a, b范围内的随机数:
java.lang.Math 类里有一个私有静态内部类,内有一个静态的 java.util.Random 类对象,调用其 nextDouble() 方法,生成 [0.0, 1.0) 范围内的伪随机浮点数。
随机性一直是机器学习的重中之重。随机性一直作为工具或特征,出现在数据准备和学习算法中,将输入数据映射到输出数据以作出预测。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。
最后一篇了,如果还没看过前两篇的,最好先翻回去看看,因为这最后一篇的内容是建立在前两篇的基础之上的。本篇的内容包括密钥、随机数、PGP、SSL/TLS,最后再讲讲密码技术的现状和局限性,以及简单介绍一下量子密码和量子计算机。
随机性(Randomness)是偶然性的一种形式,具有某一概率的事件集合中的各个事件所表现出来的不确定性。对于一个随机事件可以探讨其可能出现的概率,反映该事件发生的可能性的大小。随机性在自然科学和哲学上有着重要的地位,也吸引大量的学者在这方面的研究,随机性在实际应用中也是一种极其重要的资源,当前在许多的领域中发挥着重要的作用,例如博弈,统计抽样,计算机模拟,密码学等。
接下来我们简单说下这几个类的使用场景,来了解其中的细微差别,和api设计者的良苦用心。
在代码中生成随机数,是一个非常常用的功能,并且JDK已经提供了一个现成的Random类来实现它,并且Random类是线程安全的。
上一篇文章中介绍了消息验证码,这篇文章咱们来聊聊随机数。随机数看起来是一个很简单的概念,不论哪种编程语言都提供了简单的生成随机数的方法,有必要单独写一篇文章么?
Java随机数的产生方法有2种,一种是Math.random()方法,一种是Random类。
概述 该类的实例被用于生成伪随机数的流。该类使用一个 48 位的种子,它被一个线性同余公式所修改。如果 Random 的两个实例用同一种子创建,对每个实例完成同方法调用序列它们将生成和返回相同的数序列成同一方法调用序列,它们将生成和返回相同的数序列。 示例 public class RandomTest { public static void main(String[] args) { testRandom(); System.out.println("------
tkinter库的那篇博客(python笔记:可视化界面写作尝试)真的是写的我心力憔悴啊,其实东西并不难,就是多,然后一开始又没有找到比较靠谱的官方文档,搞得我没写一个组件的应用就得去看源码,然后自己写代码尝试,搞得累的半死。
Fortran 77 是我学习的第一门编译型编程语言。一开始时,我自学了如何在 Apple II 上用 BASIC 编写程序,后来又学会在 DOS 上用 QBasic 编写程序。但是当我去大学攻读物理学时,我又学习了 Fortran。
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | Carl Tashian 编译 | 陈远鹏,Melody 罗马12毫米骰子,PAS(一个英国政府管理下的保护文物志愿者组织)/大英博物馆董事(CC BY-SA 2.0) 统计学家弗朗西斯 · 加尔顿于1890 年《自然》杂志上写道:“作为一个选择随机的工具,我发现没有什么优于骰子。把它们扔进装骰子的盒子中摇动,它们彼此相互冲撞,并与盒壁碰弹,不停的滚动,即使在一次摇骰子中,骰子的最初朝向也无法为其最终的朝向提供任何有用的线索。” 我们如何才能生成一个均匀的随机数序列
随机数都是由随机数生成器(Random Number Generator)生成的。随机数分为”真随机数“和”伪随机数“两种。
C++11 是一个比较重要的版本,它引入了许多新的语言特性和标准库组件。其中,随机数生成的新特性极大地方便了开发人员在程序中生成随机数。
我们一般使用随机数生成器的时候,都认为随机数生成器(Pseudo Random Number Generator, PRNG)是一个黑盒:
假设现在已知圆的圆心的x和y坐标,以及该圆的半径radius。要求写一个随机点生成器,要求该生成器生成的点必须在圆内,且每一个点被生成的概率为相等的。规定圆周上的点也属于圆内。
在我们的Java课程中通过游戏案例,我们通过随机数来对每次的攻击伤害值进行了一个赋值,那么Java中还有哪些方法可以产生随机数呢? Java中产生随机数的几种方式,随机数的概念从广义上讲,有三种: 1、通过System.currentTimeMillis()来获取一个当前时间毫秒数的long型数字。 【PS:这个方法返回一个从1970年1月1号0点0分0秒到目前的一个毫秒数,返回类型是long,我们可以拿它作为一个随机数,拿它对一些数取模,就可以得到我们想要的一些范围内随机数】 2、通过Math.rand
进程 运行中的应用程序叫进程,每个进程运行时,都有自已的地址空间(内存空间) 如IE浏览器在任务管器中可以看到 操作系统都是支持多进程的
Golang语言社区-并发模型和应用场景 生成器 在Python中我们可以使用yield关键字来让一个函数成为生成器,在Go中我们可以使用信道来制造生成器(一种lazy load类似的东西)。
ThreadLocalRandom类是JDK7在JUC包下新增的随机数生成器,它解决了Random类在多线程下多个线程竞争内部唯一的原子性种子变量而导致大量线程自旋重试的不足。本节首先讲解下Random类的实现原理已经它在多线程下使用的局限性,然后引入ThreadLocalRandom类,通过讲解ThreadLocalRandom的实现原理来说明ThreadLocalRandom是如何解决的Random类的不足。
前面文章我们讲了AES算法,AES算法是一种是对称加密算法,本文我们来介绍一个十分常用的非对称加密算法RSA。
Java中产生随机数的几种方式,随机数的概念从广义上讲,有三种: 1、通过System.currentTimeMillis()来获取一个当前时间毫秒数的long型数字。 【PS:这个方法返回一个从1970年1月1号0点0分0秒到目前的一个毫秒数,返回类型是long,我们可以拿它作为一个随机数,拿它对一些数取模,就可以得到我们想要的一些范围内随机数】 2、通过Math.random()返回一个0到1之间的double值。 【PS:这个产生的随机数是0-1之间的一个double,我们可以把他乘以一定的倍数来得到
本文讲解了 Java 中常用类 Random 的语法、使用说明和应用场景,并给出了样例代码。
在我们的Java课程中通过游戏案例,我们通过随机数来对每次的攻击伤害值进行了一个赋值,那么Java中还有哪些方法可以产生随机数呢?
有时候,我们会用到随机数。java中自带的Random()函数让我们可以很方便的产生随机数。本文介绍它的一些用法。
随机性的使用是机器学习算法配置和评估的重要部分。从神经网络中的权重的随机初始化,到将数据分成随机的训练和测试集,再到随机梯度下降中的训练数据集的随机混洗(random shuffling),生成随机数和利用随机性是必需掌握的技能。
产生的随机数是 0 - 1 之间的一个 double,即 0 <= random <= 1。
生成排列成M*N*P*…多维向量的随机数。如果只写M,则生成M*M矩阵;如果参数为[M,N]可以省略方括号。
作者:专职跑龙套 链接:https://www.jianshu.com/p/2f6acd169202
当应用加密算法时,有许多地方可能会出错。难点在于识别和分析程序员用来加密的方法,然后寻找其中的漏洞。漏洞的种类也很多,比如弱加密算法、弱密钥生成器、服务端漏洞和密钥泄露等。
来源 | https://www.jianshu.com/p/2f6acd169202
jump consistent hash是一种一致性哈希算法, 此算法零内存消耗,均匀分配,快速,并且只有5行代码。
本次分享我们来共同探讨JUC包中一些有意思的类,包含AtomicLong & LongAdder,ThreadLocalRandom原理。
随着数字化时代的到来,人们在各个方面需要使用密码来保护个人隐私和敏感信息的安全。为了确保密码的安全性,密码应该是足够强大和难以猜测的,这就需要密码生成器来帮助用户生成高强度的随机密码。
java中存在两个随机函数,它们分别来自java.long.Math.random()和 java.util.Random();其中前者的适用范围比较小,完全可以被后者取代。
ThreadLocalRandom类是JDK 7在JUC包下新增的随机数生成器,它弥补了Random类在多线程下的缺陷。我们这里主要讲解为何要在JUC下新增该类,以及该类的实现原理。
对称加密可以解决通信的机密性的问题,但是不能解决密钥配送的问题。而非对称加密算法虽然可以解决密钥配送的问题,但是它的加密速度比较慢,并且无法抵御中间人攻击。
在 Java 17 中的 JEP 356: Enhanced Pseudo-Random Number Generators 中,统一了随机数生成器的接口,即 RandomGenerator:
转载原文:http://www.yankay.com/go-clear-concurreny/ 多核处理器越来越普及。有没有一种简单的办法,能够让我们写的软件释放多核的威力?是有的。随着Golang, Erlang, Scala等为并发设计的程序语言的兴起,新的并发模式逐渐清晰。正如过程式编程和面向对象一样,一个好的编程模式有一个极其简洁的内核,还有在此之上丰富的外延。可以解决现实世界中各种各样的问题。本文以GO语言为例,解释其中内核、外延。 并发模式之内核 这种并发模式的内核只需要 协程 和 通道 就够了
多核处理器越来越普及。有没有一种简单的办法,能够让我们写的软件释放多核的威力?是有的。随着Golang, Erlang, Scala等为并发设计的程序语言的兴起,新的并发模式逐渐清晰。正如过程式编程和面向对象一样,一个好的编程模式有一个极其简洁的内核,还有在此之上丰富的外延。可以解决现实世界中各种各样的问题。本文以GO语言为例,解释其中内核、外延。 并发模式之内核 这种并发模式的内核只需要协程和通道就够了。协程负责执行代码,通道负责在协程之间传递事件。 不久前,并发编程是个非常困难的事。要想编写一个良好的并
周末,陪女朋友去电影院看了《复仇者联盟4:终局之战》,作为一个漫威粉三个小时看的是意犹未尽。出来之后,准备和女朋友聊一聊漫威这十年。
该程序可以生成多种不同类型的随机数字,只需调用nextInt()和nextFloat()即可(或调用nextLong()或nextDouble()。传送给nextInt()的参数设定了随机数的上限,下限为0。
故事背景 在2014年6月的某一天,卢米埃尔广场赌场(位于美国圣路易斯)的会计师发现他们赌场的几台老虎机有几天突然失控了。 这些老虎机中安装的软件都是经过政府审核和批准的,所以这些机器中的数学计算方法是固定的。 简而言之,这意味着赌场可以精确地知道这些老虎机可以给他们带来多少利润,即平均下来玩家每投1美元赌场就可以盈利7.129美分。 但是在6月2日和3日这两天,赌场内有几台老虎机竟然在没人中大奖的情况下吐出了好多好多钱,这种情况此前从没出现过。技术人员在对程序代码进行了审查之后也没有发现任何异常,所以
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