但是当我去大学攻读物理学时，我又学习了 Fortran。 Fortran 曾经在科学计算中很常见。曾几何时，所有计算机系统都有一个 Fortran 编译器。...我在空闲时用 Fortran 编写了一个“猜数字”游戏，其中计算机会在 1 到 100 之间选择一个数字，并让我猜这个数字。程序会一直循环，直到我猜对了为止。...虽然有这些限制，你仍然可以编写非常有用和有趣的程序。 在 Fortran 中猜数字 通过编写“猜数字”游戏来探索 Fortran。...Fortran 程序无法从操作系统初始化随机数生成器，因此你必须始终使用“种子”值和 SRAND 子程序(subroutine) 启动随机数生成器。...穿孔卡片没有 （大于）符号，因此 Fortran 采用了另一种语法来进行值比较。要测试一个值是否小于另一个值，请使用 .LT.（小于）。要测试一个值是否大于另一个值，请使用 .GT.
为了改进这个问题，增强随机数生成器在高并发环境中的性能，于是乎，就有了ThreadLocalRandom——一个性能强悍的高并发随机数生成器。...消除伪共享 不知道大家有没有注意到， 在这些变量上面，都带有一个注解@sun.misc.Contended，这个注解是干什么用的呢？...，使得这3个变量放置于一个单独的缓存行，而不与其它变量发生冲突，从而提高在并发环境中的访问速度。...这里，就简单介绍一下用的两个Unsafe的方法： public native long getLong(Object o, long offset); public native void...，高性能的随机数生成器。
利用Python进行数据分析(1) 简单介绍 一、处理数据的基本内容 数据分析是指对数据进行控制、处理、整理、分析的过程。...对于高并发、多线程的应用程序，Python 也不是一种理想的编程语言，这是因为 Python 有一个叫 GIL（全局解释器锁）的东西，这是一种防止解释器同时执行多条Python 字节码指令的机制。...线性代数运算、随机数生成; 将 C、C++、Fortran 代码集成到 Python 的工具等。...多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA 用其处理一些本来使用 C++，Fortran 或Matlab 等所做的任务。...主要用于交互式数据处理和利用matplotlib 对数据进行可视化处理。 SciPy SciPy 是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合。
3.计算x = (b-a) * r + a。x就是在a, b范围内的随机数。这个算法的时间复杂度为O(1)，因为只需要生成一个随机数，并进行一些简单的数学计算。...图片华为盘古：RANDOM(a，b)过程是一种面向对象的编程范式，它允许在函数内部定义并发和协程，并可以对操作进行重入和撤销。...图片chatglm：RANDOM(a,b) 过程的一种实现是使用两个随机数生成器，其中一个生成器生成范围在 0 到 a 之间的随机数，另一个生成器生成范围在 0 到 1-a 之间的随机数。...然后，只需要将这两个随机数进行异或运算，就可以得到范围在 0 到 b 之间的随机数。这种实现需要使用两个随机数生成器，因此需要额外的计算开销，但是只需要进行一次异或运算，因此时间复杂度为 O(1)。...图片chatgpt：RANDOM(a, b) 过程可以用如下方法实现：1.计算 a 和 b 之间的距离 d = b - a + 1。2.使用 RANDOM(0, 1) 生成一个随机数 r。
实际上只要给定边界条件，真随机数并不存在，可是如果产生一个真随机数样本的边界条件十分复杂且难以捕捉（比如计算机当地的本底辐射波动值），可以认为用这个方法演算出来了真随机数。...相应的，随机数也分为三类： 伪随机数：满足第一个条件的随机数。 密码学安全的伪随机数：同时满足前两个条件的随机数。可以通过密码学安全伪随机数生成器计算得出。 真随机数：同时满足三个条件的随机数。...在不同线程上并发使用相同的Random实例可能会导致争用，从而导致性能不佳，问题源于使用种子来生成随机数。 首先，旧种子和新种子存储在两个辅助变量上。在这一点上，创造新种子的规则并不重要。...如果此时的值由并发线程操纵，则该方法返回false，这意味着旧值与例外值不匹配。因为是循环内进行的操作，那么会发生自旋，直到变量与例外值匹配。这可能会导致性能不佳和线程竞争。...像Math类使用的全局Random生成器一样，ThreadLocalRandom会使用内部生成的种子进行初始化，否则无法进行修改。
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。...这些行为的特点就是，函数的已知一些变量，如文件路径。然后不断调用，返回新的数据。 下面生成随机数为例， 以让我们做一个会并发执行的随机数生成器。...那么让我们用多路复用技术做一个更高并发的随机数生成器吧。...} 上面是使用了多路复用技术的高并发版的随机数生成器。...Future是一个非常强大的技术手段。可以在调用的时候不关心数据是否准备好，返回值是否计算好的问题。让程序中的组件在准备好数据的时候自动跑起来。 并发循环 循环往往是性能上的热点。
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。...这些行为的特点就是，函数的已知一些变量，如文件路径。然后不断调用，返回新的数据。 ? 下面生成随机数为例， 以让我们做一个会并发执行的随机数生成器。...那么让我们用多路复用技术做一个更高并发的随机数生成器吧。...//读取生成器2中的数据，整合 out <- <-rand_generator_2 } }() return out } 上面是使用了多路复用技术的高并发版的随机数生成器...Future是一个非常强大的技术手段。可以在调用的时候不关心数据是否准备好，返回值是否计算好的问题。让程序中的组件在准备好数据的时候自动跑起来。 并发循环 循环往往是性能上的热点。
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。...SecureRandom SecureRandom是强随机数生成器，主要应用的场景为：用于安全目的的数据数，例如生成秘钥或者会话标示（session ID），在上文《伪随机数安全性》中，已经给大家揭露了弱随机数生成器的安全问题...Random性能问题 从 Random 源码中我们发现，每次获取随机数的时候都是使用CAS的方式进行更新种子的值。这样在高并发的环境中会存在大量的CAS重试，导致性能下降。...从这个方法中，我们发现，每个线程的种子值都存储在Thread对象的threadLocalRandomSeed 属性中。...结论 因为ThreadLocalRandom 中的种子存储在Thread对象中，所以高并发获取Random对象时，不会使用CAS来保证每次获取的值不一致。
主要是四个随机数生成器。神马？有四个？ 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。...但是，跨线程并发使用相同的java.util.Random实例可能会遇到争用，从而导致性能稍欠佳（nextX方法中，在对seed赋值时使用了CAS，测试结果显示，其实性能损耗很小）。...真是够绕的。 从源码中，我并没有看到Thread-ID作为变量生成seed，而且nextX方法中随机数生成算法也具有一致性。...SecureRandom继承自Random，但是对nextX方法中的底层方法进行的重写覆盖，不过仍然基于Random的CAS且SecureRandom的底层方法还使用的同步，所以在并发环境下，性能比Random...而对于有安全需求的，又希望更随机一些的，用SecureRandom再好不过了。 jdk竟然有这么多随机数生成器。有没有大吃一精？我反正是跪了。 更多精彩文章 ?
这样可以避免多个线程之间竞争同一个随机数生成器的锁， 提高了并发性能。...并行算法和任务划分：在并行计算中，可以使用 ThreadLocalRandom 为每个线程生成随机数， 以支持并行算法和任务划分。...每个线程都使用自己的 ThreadLocalRandom 实例生成随机数，避免了线程之间的竞争。 5 什么是变体信息 UUID（通用唯一标识符）是一种标识符，用于在计算机系统中唯一标识实体或资源。...AtomicInteger 是 Java 中的一个原子类， 它提供了一种线程安全的方式来进行整数操作。...这样可以在多线程环境下对 commSeq 进行并发操作而不会引发竞态条件。
那么程序语言的选择有多重要呢？有没有一种语言可以被认为是完美的？ ? 什么是好的语言？...我认为这听起来是一个很好的方法，尽管我还想补充一点，编程在某种程度上也应该很有趣。 随后，Tony Hoare 提出了一些好的编程语言应该具备的特性： 最重要的是简单性。...一种语言应该足够简单，程序员应该能够知道关于它的一切。似乎有证据支持这一观点。Smalltalk 非常简单，可以在明信片上完整地描述，它可能是最有效的通用编程语言。...每一种现代编程语言都需要一种处理并发性的好方法，我们不能寄托于运气了。那该选哪一种呢？ ?...OUT::write 我们首先定义真正的函数，但我决定改掉名字，以避免陷入先入为主的概念。因此，我们定义了一个名为「fizz」的模板部分，它简单地获取输入模 3 并发送它进行匹配。
三、生成器 在Python中，一边循环一边计算的机制，称为生成器（Generator）。 也可以这样理解，生成器就是一个可以自动迭代的对象，类似于for循环，又比for循环灵活。 ?...，你肯定会想，那生成器到底有什么用呢？...生成整数范围内的奇数，很多人会觉得，我直接也可以生成啊，为什么要用yield改成生成器呢？你有没有想过，整数内的奇数，虽然有一个范围，但是，也还是很多的哈，你用什么存储呢？...思路比较简单，生成随机数，首先要有个随机数种子（初始值），然后对初始值进行一些随机操作，这里采用了扩大（与一个质数相乘），回原（与另一个质数取余），这样反复做了两次，最后与max_rand 取余，得出最终随机数...生成器给我最大的感受就是，我在使用的过程中，不用过多的考虑，这些数据可能会溢出，或者怎么样，让我更多的想我实现的功能怎么设计会漂亮一点，多看看，敲一下上面的实例代码，就理解了。
为了提高通信的机密性，还可以采用密钥更新(key updating)的方法。这种方法就是在使用共享密钥进行通信的过程中，定期改变密钥。...例如，在更新密钥时，发送者和接收者使用单向散列函数计算当前密钥的散列值，并将这个散列值用作新的密钥。简单说，就是用当前密钥的散列值作为下一个密钥。...伪随机数生成器具有“内部状态”，并根据外部输入的“种子”来生成伪随机数列，如下图： 伪随机数生成器的内部状态，是指伪随机数生成器所管理的内存中的数值。这个数值在每次生成随机数后都会改变。...另外，所有密码技术其实也可以看成是一种“压缩技术”，如下表所示： 量子密码和量子计算机 量子密码是基于量子理论的通信技术，是一种让通信本身不可窃听的技术，也可以理解为是一种利用光子的量子特性来实现通信的方法...如果使用具有多种状态的粒子进行计算，则可以同时完成多种状态的计算。如果用1个粒子能够计算0和1两种状态，那么用128个这样的粒子就可以同时计算2^128中状态。换句话说，就是一台超级并行计算机。
那么程序语言的选择有多重要呢？有没有一种语言可以被认为是完美的？ 什么是好的语言？...我认为这听起来是一个很好的方法，尽管我还想补充一点，编程在某种程度上也应该很有趣。 随后，Tony Hoare 提出了一些好的编程语言应该具备的特性： 最重要的是简单性。...一种语言应该足够简单，程序员应该能够知道关于它的一切。似乎有证据支持这一观点。Smalltalk 非常简单，可以在明信片上完整地描述，它可能是最有效的通用编程语言。...每一种现代编程语言都需要一种处理并发性的好方法，我们不能寄托于运气了。那该选哪一种呢？ ?...OUT::write 我们首先定义真正的函数，但我决定改掉名字，以避免陷入先入为主的概念。因此，我们定义了一个名为「fizz」的模板部分，它简单地获取输入模 3 并发送它进行匹配。
2.2 LongAdder类 AtomicLong类为开发人员使用线程安全的计数器提供了方便，但是AtomicLong在高并发下存在一些问题，如上所述，当大量线程调用同一个AtomicLong的实例的方法时候...在JDK8中新增了一个LongAdder类，其采用分而治之的策略来减少同一个变量的并发竞争度,LongAdder的核心思想是把一个原子变量分解为多个变量，让同样多的线程去竞争多个资源，这样竞争每个资源的线程数就被分担了下来...其实这是一种分而治之的策略，先把并发量分担到多个原子变量上，让多个线程并发的对不同的原子变量进行操作，然后获取计数时候在把所有原子变量的计数和累加。...多线程下使用单个Random实例生成随机数时候，多个线程同时计算随机数计算新的种子时候多个线程会竞争同一个原子变量的更新操作，由于原子变量的更新是CAS操作，同时只有一个线程会成功，那么CAS操作失败的大量线程进行自旋重试...image.png 那么如果每个线程维护自己的一个种子变量，每个线程生成随机数时候根据自己本地内存中的老的种子计算新的种子，并使用新种子更新老的种子，然后根据新种子计算随机数，就不会存在竞争问题，这会大大提高并发性能
2.2、 并发包中ThreadLocalRandom类原理剖析 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...多线程下使用单个Random实例生成随机数时候，多个线程同时计算随机数计算新的种子时候多个线程会竞争同一个原子变量的更新操作，由于原子变量的更新是CAS操作，同时只有一个线程会成功，所以会造成大量线程进行自旋重试...image.png 那么如果每个线程维护自己的一个种子变量，每个线程生成随机数时候根据自己老的种子计算新的种子，并使用新种子更新老的种子，然后根据新种子计算随机数，就不会存在竞争问题，这会大大提高并发性能...这里设计为了延迟初始化，不需要使用随机数功能时候Thread类中的种子变量就不需要被初始化，这是一种优化。...使用ThreadLocal的原理，让每个线程内持有一个本地的种子变量，该种子变量只有在使用随机数时候才会被初始化，多线程下计算新种子时候是根据自己线程内维护的种子变量进行更新，从而避免了竞争。
RSA的加密 RSA的加密可以用下面的公式来表示： ? 通过公式我们可以知道RSA的密文是通过明文的E次方再对N进行mod运算得到的。这个加密过程只用到了阶乘和取模运算，可以算是非常简单明了了。...生成N 生成N的公式如下： ? p和q是两个很大的质数，太小的话容易被破译，太大的话会影响计算速度。通常p和q的大小为1024比特。这两个数是通过伪随机数生成器生成的。...伪随机数生成器不能直接生成质数，它是通过不断的重试得到的。 2. 求L L是一个中间数，它和p，q一样，不会出现在RSA的加密和解密过程。 L的计算公式如下： ?...L是p-1和q-1的最小公倍数 3. 求E E就是用来加密的公钥了，E是一个比1大，比L小的数。并且E和L必须互质。只有E和L互质才能计算出D值。 ? ? 这里E也是通过伪随机数生成器来生成的。...有没有可能直接通过已知的三个变量，求出未知变量明文呢？ 这个求解其实是一个离散对数的问题。目前还没有发现求离散对数的高效的方法。可以说是非常困难的。 那么有没有可能通够暴力破解来得出密钥中的D呢？
这个问题通常是由于MKL库文件无法正确加载导致的。本篇文章将介绍一些解决这个问题的方法。方法一：检查环境变量第一种方法是检查环境变量是否正确设置了MKL库的路径。...如果问题仍然存在，可以尝试下一种方法。方法二：重新安装Intel MKL第二种方法是重新安装Intel MKL库。...注意：在进行任何操作前，请确保您已备份重要的文件和数据，并且在更改环境变量或重新安装相关库时注意操作的正确性，以免引起其他问题。...这些函数包括一维、二维和三维的FFT变换，能够在处理信号和图像处理任务中发挥重要作用。随机数生成函数：MKL提供了多种高质量的随机数生成器，如均匀分布、正态分布、Gamma分布等。...这些随机数生成器具有高性能和良好的统计特性，可用于模拟、优化和机器学习等应用领域。向量数学函数：MKL还提供了一系列向量计算函数，用于数学运算如加法、减法、乘法、除法、指数函数、对数函数等。
2 java中的随机数 我们需要在Java中随机生成一个数字。java开发中我们通常使用java.util.Random来搞，它提供了一种伪随机的生成机制。...(), nextFloat(), ... random.nextInt(); 或者，我们可以使用java中的数学计算类： Math.random(); Math类只包含一个Random实例来生成随机数：...但是，在不同线程上并发使用相同的Random实例可能会导致争用，从而导致性能不佳。其原因是使用所谓的种子来生成随机数。种子是一个简单的数字，它为生成新的随机数提供了基础。...如果此时的值由并发线程操纵，则该方法返回false，这意味着旧值与例外值不匹配。因为是循环内进行的操作，那么会发生自旋，直到变量与例外值匹配。这可能会导致性能不佳和线程竞争。...SecureRandom是强随机数生成器，它可以产生高强度的随机数，产生高强度的随机数依赖两个重要的因素：种子和算法。算法是可以有很多的，通常如何选择种子是非常关键的因素。
BigInteger类 位于Java.math包中 用于计算非常大的整数用的 BigInteger big1...方法： int nextInt()返回下一个伪随机数，它是此随机数生成器的序列中均匀分布的 int 值。...int nextInt(int n)返回一个伪随机数，它是取自此随机数生成器序列的、在 0（包括）和指定值（不包括）之间均匀分布的 int 值。...double nextDouble()返回下一个伪随机数，它是取自此随机数生成器序列的、在 0.0 和 1.0 之间均匀分布的 double 值。...float nextFloat()返回下一个伪随机数，它是取自此随机数生成器序列的、在 0.0 和 1.0 之间均匀分布的 float 值。
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