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。...首先，ETH 2.0 将改用 BLS12-381 标准作为主要签名方案，这有利于在以太坊上运行基于 BLS 的应用。任何其他支持 BLS 方案的公共区块链也将与我们的设计兼容。...其次，BLS是一个基于配对的密码学实例。配对的双线性提供了类似同态加密的特性，即对不同数学结构的计算可以相互映射，这将使随机数的生成程序可以异步完成，且最后才聚合成随机数。
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
功能概述 迷你天猫商城是一个基于SSM框架的综合性B2C电商平台。 需求设计主要参考天猫商城的购物流程：用户从注册开始，到完成登录，浏览商品，加入购物车，进行下单，确认收货，评价等一系列操作。...作为模拟天猫商城系统的核心组成部分之一，采用SSM框架的天猫数据管理后台包含商品管理，订单管理，类别管理，用户管理和交易额统计等模块，实现了对整个商城的一站式管理和维护。...， 基于泛型编写极少代码即可实现复杂的数据展示、数据编辑、表单处理等功能，在不使用代码生成器的情况下，也只需要很少的代码就能实现基础的CURD操作，再配合在线开发与代码生成器的使用，更加加快了开发的进度...在线开发(通过在线配置实现一个表模型的增删改查功能，无需一行代码，支持用户自定义表单布局) 代码生成器，支持多种数据模型,根据表生成对应Entity,Service,Dao,Controller,JSP...引入quartz定时任务，可动态完成任务的添加、修改、删除、暂停、恢复及日志查看等功能 引入swagger文档支持，方便编写API接口文档 国际化（支持多语言，国际化的封装为多语言做了便捷支持） 多数据源
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。
本文回顾了一系列常用的序列模型采样方法，包括基于蒙特卡洛的随机采样和随机束搜索，以及最近提出的基于Gumbel-Top-K的随机束搜索。表1展示了这三种方法各自的优缺点。...方法 优点 缺点 基于蒙特卡洛的随机采样 实现简单 效率低下，样本质量不稳定 基于蒙特卡洛的随机束搜索 效率高 样本质量不稳定 基于Gumbel-Top-K的随机束搜索 效率高，样本质量稳定 - 表1...图4 束搜索最终结果 序列模型中的随机采样 从序列模型中采集多个样本有两种经典的方法：基于蒙特卡洛的随机采样和基于蒙特卡洛的束搜索。...基于蒙特卡洛的随机束搜索 基于蒙特卡洛的随机束搜索在采集多个不同样本远比基于蒙特卡洛的随机采样高效。...基于Gumbel-Top-K的随机束搜索 解决基于蒙特卡洛的随机束搜索的问题关键在于怎么控制每一步随机采样时的噪声。最近的论文提出使用了Gumbel-Top-K技巧来达到这个目的。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...许久不见，甚是想念 这次是一个失去时效性的小脚本，但是其中包括一些东西或许对你们可以有帮助撒 一些要点 因为Auto.js并没有直接的对于触控位置的监听，所以需要对安卓API进行调用 涉及对于画布的使用
简介 我们每个接口都会提供所有图片的下载地址，方便你们单个下载 以收录1113张图片，持续更新 下载地址：Download link – 曦河 （更新中） 返回格式统一为原图 助力新网站发展，助力新站长...服务器资源有限，请自觉把日请求量控制在500以内 注意：本API接口持续更新 科幻图 官网用的 API 接口地址：https://tu.ecy.ink/random.php 内容较少，只有18张图 “曦河...”API随机科幻图接口 接口官网：https://tu.ecy.ink/ke huan = XH/img科幻4k+.html 从接口官网下载图片教程见底下 现在主要更新的API是科幻API接口，较高质量...20huan%20=%20XH/img%E7%A7%91%E5%B9%BB4k+.php" alt=""/> 持续更新科幻图，投稿处：3192145045@qq.com “前沿”API随机二次元图片接口...包含所有二次元图片： 共收录约600张图，还在更新 总接口包含这里的所有二次元图片 总接口实例地址： https://tu.ecy.ink/二次元/random.php 调用实例： <figure
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
本文主要介绍了基于随机游走的图匹配算法RRWM [1]以及它在超图匹配上的扩展RRWHM [2]。...今天我们介绍基于随机游走的算法RRWM [2]，以及它在超图上的扩展RRWHM [3]。它们是精确求解公式（1）的经典算法。...本文介绍的基于随机游走的图匹配算法就将随机游走算法扩展到了图匹配问题中，用于计算图匹配问题中匹配关系的权重。 伴随图 在开始介绍具体算法之前，我们还需要最后一点预备知识。...在论文中，作者通过分析发现，在伴随图上直接采用随机游走算法实际上与基于谱分解的算法[1]是等价的。 随后，作者提出了在随机游走过程中重新分配每个节点的权重，即采用Reweighted jumps。...总结 本文主要介绍了计算机视觉图匹配算法中的一类经典算法：基于随机游走的图匹配算法RRWM，以及它在超图匹配中的扩展RRWHM。
我想说说我的想法，请大家看看对不对。用猫捉老鼠来举个例子吧。 语言：C# 先来看看猫，猫有爪子、牙齿、胡须等等，这些都是天生的，也可以说是继承基类得到的。...（继承） 再来看看猫捉老鼠的本领，（接口） 1、不只是猫能捉老鼠，蛇、猫头鹰等其他动物也可以捉老鼠。...（引用） 人呢也可以继承捉老鼠的接口，拿着板砖拍老鼠。但是人是很懒惰的同时也是很聪明的，于是人发明了老鼠药、老鼠夹，也可以买一只会捉老鼠的猫来。...那么这时 老鼠药、老鼠夹，会捉老鼠的猫 就是引用，引用一个现成的类来完成捉老鼠的功能。 我觉得接口有两个主要的功能 —— 规范命名和方便调用。...不知道是什么原因C#里面就给去掉了，弄个接口来代替。但是接口是“只定义不实现”的，是不是有点郁闷呢。 什么？您说猫捉老鼠和蛇捉老鼠是不一样的，这也对，但是我们可以用重写来实现呀。
MINST数据经常被用来训练一些简单的模型。 今天我们就使用Mnist数据集来训练一个GAN model然后单独把GAN中的生成器模型抽取出来 废话不多说，直接开始上代码。...，生成器主要负责接收一个随机输入，我们称之为来自于latent_space中的随机值或者是随机向量 # define the standalone generator model def define_generator...g_model.predict(x_input) # create 'fake' class labels (0) y = zeros((n_samples, 1)) return X, y 再写一个生成随机值的函数...，也就是来自于latent_spcae中的随机值 # generate points in latent space as input for the generator def generate_latent_points...跑了大概70个epoch我们的生成器模型生成的图片： 然后可以和第10epoch运行结束后生成的图形进行对比： 其实还是有很多的进步。
基于图的推荐算法，被称为personalRank,它脱胎于PageRank，用概率游走方式，计算用户对商品的关注程度，最终形成推荐。 ? 如图，是用户A B C，对商品a b c d 的浏览情况。...我们可以看到，就A而言，浏览过a c,那么，我们的目的就是计算A对b d的关注程度，怎么计算呢， ? 我们要看的是，用户-商品所创建的图中，A到达 b d，所经历的路径。...但是，假设B的出链除了A，还有C，D的出链除了A还有两个，那么，B到A的概率就只有1/2 ,D到A的概率只有1/3,那么 ? 更加通用的写法： ? 其中，L(x),是页面x的出链数。...对页面求PR值的完整公式是： ? ，其中 q是阻尼系数 0.85，为了防止无链页面对结果产生的影响。 我们要求的就是一系列的PR值，如果我们设这个系列为R ?...那么，我们由上面的公式得到一个关于矩阵的等式，稍等懂点矩阵知识就有， ? 那么，最后变成了对这么矩阵等式求解。得到R的最终结果。
每棵决策树的构建过程中都引入了随机性，包括数据采样和特征选择的随机性。...随机选择特征：对于每个决策树的节点，在选择最优分割特征时，只考虑特征集的一个随机子集，而不是所有特征。 构建决策树：基于随机抽样的样本集和随机选择的特征集，构建决策树。...集成预测：对于分类任务，随机森林通过投票（多数表决）决定样本的类别。对于回归任务，它们采用平均值或中位数来预测目标变量。 优点： 高准确性：随机森林通常具有很高的准确性，适用于多种类型的数据和任务。...抗过拟合：通过随机抽样和特征选择的随机性，随机森林可以降低过拟合风险。 适用于大规模数据：可以处理大规模数据集，且具有较快的训练速度。...模型调参： 超参数调优：使用交叉验证等方法对随机森林的超参数进行调优，如树的数量、最大深度、最小叶子节点样本数等。 特征选择参数调优：调整特征选择的参数，如随机选择特征的个数等。
本文中主要是利用sklearn中自带的波士顿房价数据，通过不同的缺失值填充方式，包含均值填充、0值填充、随机森林的填充，来比较各种填充方法的效果 ?...= int(np.floor(n_samples * n_features * missing_rate)) n_missing_samples 随机数填充 数据集要随机遍布在各行各列中，而一个缺失的数据需要行列两个指标...创造一个数组，行索引在0-506，列索引在0-13之间，利用索引来进行填充3289个位置的数据 利用0、均值、随机森林分别进行填充 # randint(下限,上限,n)：在上限和下限之间随机取出n个整数..."mean") # 指定缺失值是什么和用什么填充 X_missing_mean = imp_mean.fit_transform(X_missing) # fit + predict---->特殊接口...(n_estimators=100) rfc = rfc.fit(Xtrain, ytrain) y_predict = rfc.predict(Xtest) # predict接口预测得到的结果就是用来填充空值的那些值
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
我们在评估一个模型时利用随机性，例如使用k折交叉验证，基于不同可用数据集的子集，用来拟合及评估模型。 我们这样做是为了了解模型在通常情况下如何工作，而不是在一组特定数据的情况下。...这是为了确保每个算法都基于相同的数据子样本，以相同的方式进行训练和评估。 你可能希望在执行每个任务或批任务之前，先将伪随机数生成器调用一次。一般来说，这样做并不重要。...有时你可能希望一个算法能够一致地运行，因为它每次都是基于完全相同的数据进行训练的。如果在production环境中使用该算法，可能会发生这种情况。...基于多重分割的数据对算法进行评估，有助于了解算法性能如何随训练和测试数据的变化而变化。 算法不确定性。基于相同的分割数据多次评估一个算法，会让我们了解算法性能是如何独立变化的。...算法正是这样基于每个评估运行的不同数据分割进行拟合，并包含新的随机序列。评估过程可以在开始时对随机数生成器调用一次，而这个过程可以重复30次或更多，以给出可以进行总结的性能分数总体。
） shadow 基于笛卡尔积的大批量设计生成 A×B={(x,y)|x∈A∧y∈B} 熊叔 上次设计挑战赛我们不是聊到了徽章的融合吗？...以太猫 2021.10.6 CryptoKitties 以太猫是一个基于区块链的游戏，但它并不是100%基于区块链的。...第一只猫是0代，新一代的猫是他们的父母一代中较大的一个，再加上1。...# Normal 普通猫的外貌是基于其genes的 # Fancy 一系列特殊的猫，具有独特的艺术品和徽章 # Exclusive 独家猫通常是为了纪念某个事件而产生的，只会发布少数（限量）。...❤️ 冷却时间 我们都知道生孩子是一项艰苦的工作。因此，您的小猫在繁殖后需要时间休息。这被称为冷却时间。 # 冷却时间完全基于Kitty的一代。 # 低代小猫总是天生具有更快的冷却速度。
大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。 今天给大侠带来基于FPGA的CRC校验码生成器，话不多说，上货。...(我没研究过CRC代数推理过程，没体会到用多项式计算的方便之处，这里要学会的就是给出生成多项式g(x)，能写出对应的二进制即可) 常见的生成多项式如下： ?...，不同之处在于后者累加中间结果时采用带进位的加法，而模2乘法对中间结果的处理方式采用的是模2加法。...《FPGA产生基于LFSR的伪随机数》中关于该电路特性的介绍，如果您不需要了解原理，直接略过即可;有所改进的地方就是，可以将伪随机数发生器看作一个Moore型状态机，它的输出只与当前的状态有关；而此时利用...注意对比与伪随机数产生器中该反馈支路的区别！
上一篇介绍了关于mnist手写数字，基于GAN的生成模型，这一次我们来看看cifar10数据集的生成器，当然也是基于GAN的 其实mnist和cifar10数据集差不多，cifar10是彩色图片也就是多增加了一个通道数...直接上代码： 1.首先是加载数据集的代码： # example of loading the cifar10 dataset from keras.datasets.cifar10 import load_data...load image data dataset = load_real_samples() # fit the model train_discriminator(model, dataset) 5.定义生成器...model plot_model(model, to_file='generator_plot.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) 6.使用生成器生成...load_real_samples() # train model train(g_model, d_model, gan_model, dataset, latent_dim) 可以看到跑了两百个epoch之后生成的图像还是有些真实的
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