在说如何看之前，先来说说，当你开始意识到项目里有多个不同版本的Jar包，都是因为遇到了这几个异常： 1、java.lang.NoSuchMethodException：自己代码中调用了某个方法，因为加载了其他版本的...当你在本地运行ok，但到服务器上发现出现这些错误的时候，就要意识到很可能是jar冲突了（有相同依赖存在多个版本）。这个问题往往也会有这样的表现：多实例部署的时候，有的实例是好的，有的实例则不行。...查看加载的类和方法 根据之前分析的异常种类，我们可以去运行中的现场确认当前加载的问题。...第二个：sm命令，查看具体某个类有哪些方法。有的版本差异就是去掉了某个方法，这个时候我们就可以通过这个命令来查看。...那么解决冲突要做的就是找到到底哪里冲突了以及我们要去除或者强制 找出版本冲突的方法：使用Maven命令：mvn -U dependency:tree -Dverbose。
本系列会分为两篇，第一篇讲述 Java 随机数算法的演变思路以及底层原理与考量，之后介绍 Java 17 之前的随机算法 API 以及测试性能，第二篇详细分析 Java 17 之后的随机数生成器算法以及...API 和底层实现类以及他们的属性，性能以及使用场景，如何选择随机算法等等，并对 Java 的随机数对于 Java 的一些未来特性的适用进行展望 这是第二篇 Java 17 之后的变化 之前的 API...针对我们前面提到的可拆分性（可以通过简单计算，拆分出生成完全不同序列的随机数生成器）也抽象了接口 SplitableGenerator 前面提到的算法，与对应的实现类是： 统一抽象后，我们就可以这样创建不同实现类型的随机数字生成器...nextInt 和 nextLong 都不能做到完全均匀随机分布，因为生成的数字是 48 位的数字，nextInt 即取其中的 32 位，nextLong 是取两次组合在一起。...之前的算法分析我们提到过，这种算法可以分割，不能跳跃。 其他的 LXM 实现类是类似的。
本系列会分为两篇，第一篇讲述 Java 随机数算法的演变思路以及底层原理与考量，之后介绍 Java 17 之前的随机算法 API 以及测试性能，第二篇详细分析 Java 17 之后的随机数生成器算法以及...API 和底层实现类以及他们的属性，性能以及使用场景，如何选择随机算法等等，并对 Java 的随机数对于 Java 的一些未来特性的适用进行展望 这是第一篇。...思考：我们如何生成 Period 大于生成数字容量的随机序列呢？...但是这个池子是采集一定数据后才会生成，大小有限，并且它的随机分布肯定不够好，所以我们不能直接用它来做随机数，而是用它来做我们的随机数生成器的种子。...Java 17 之前一般如何生成随机数以及对应的随机算法 首先放出算法与实现类的对应关系： 使用 JDK 的 API 1.使用 java.util.Random 和基于它的 API： Random random
比如加密密钥，应该是其他任何人都不能生成，或者以相同的密钥生成方式生成。...Preudo Random Number Generator，CSPRNG）以及开发人员应如何生成和使用随机数的一些准则。...好的随机数生成器应该是快速的，并且应该具有统计随机性（请参阅Diehard测试），即在一段时间内所有数字的生成机会均应相同。而CSPRNG有更高的要求，还要求不可预测性和不可重现性。...其实在开发中我们并不需要理解随机数是如何生成的，但我们需要时刻牢记在心的是，随机数生成非常重要，一定要使用安全的API生成安全的随机数。...在大多数情况下，我们只需要掌握系统提供了哪些安全的随机数生成API，知道如何使用即可。
为了向用户展示如何使用这个模型，这里有一些来自str类（字符串的wrapper）的声明和部分函数，以及用户如何应用它们的示例。...这对我们的库是有影响的，因为虽然svlib本身不以任何方式参与随机数生成，但是它以用户难以预测或控制的方式即时创建对象。...这里给出一些假象的svlib_C类的创建方法。 通过在对象构造中保存和恢复调用进程的随机化状态，我们保证svlib不会干扰用户的随机化，因此用户可以自由地添加或删除基于svlib的调试代码。...首先我们展示svlib如何定义其接口类，指定任何实现类需要覆盖的虚方法： 接下来，我们修改用户的配置类，以便定义它来实现接口类。...在大多数情况下，我们能够在每个新功能开发之前为其构建至少一个简单的测试工具，并且确保所生成的SVUnit测试用例提供了非常有用的完整性检查，在每种情况下我们都有一个明智的API。
大多数 CA 是确定性的，这意味着规则没有任何随机元素；给定相同的初始状态，它们总是产生相同的结果。 也有不确定性的 CA，但我不会在这里涉及它们。...某些二类 CA 生成的图案复杂而美观，但与第三和第四类相比，它们相对简单。 5.4 随机性 图 5.3：100 个步骤之后的规则 30 第三类包含产生随机性的 CA。规则 30 是一个例子；图？...它通过了许多统计测试，人们用来测试比特序列是否随机。 产生看起来随机的数字的程序，称为伪随机数字生成器（PRNG）。...5.10 CA 的实现 图 5.7：列表的列表（左）和 NumPy 数组（右） 为了生成本章中的图形，我编写了一个名为 CA 的 Python 类，它代表细胞自动机，以及用于绘制结果的类。...对于动作表，使用三个状态的 Busy Beaver 的规则。 写一个名为TuringDrawer的类，该类生成一个图像，表示磁带状态以及磁头位置和状态。
【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想要的效果，比如说乘以10，他就是个10以内的随机数】 3、通过Random类来产生一个随机数，这个是专业的Random...不带种子 这种方式将会返回随机的数字，每次运行结果不一样： 输出结果是： 带种子 无论程序运行多少次，返回结果都是一样的【老九君亲测有效】： 输出结果，两次结果均相同，重复运行也均是同样的结果：...我们先来看看API怎么说： Random() 创建一个新的随机数生成器。 ...Random(long seed) 使用单个 long 种子创建一个新随机数生成器：public Random(longseed) { setSeed(seed); } next 方法使用它来保存随机数生成器的状态...通俗说，两者的区别是： 带种子的，每次运行生成的结果都是一样的。如果用相同的种子创建两个 Random 实例，则对每个实例进行相同的方法调用序列，它们将生成并返回相同的数字序列。
【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想要的效果，比如说乘以10，他就是个10以内的随机数】 3、通过Random类来产生一个随机数，这个是专业的Random...带种子 无论程序运行多少次，返回结果都是一样的【老九君亲测有效】： ? 输出结果，两次结果均相同，重复运行也均是同样的结果： ? 两种方式的差别在于？...我们先来看看API怎么说： Random() 创建一个新的随机数生成器。...Random(long seed) 使用单个 long 种子创建一个新随机数生成器： public Random(long seed) { setSeed(seed); } next 方法使用它来保存随机数生成器的状态...通俗说，两者的区别是： 带种子的，每次运行生成的结果都是一样的。如果用相同的种子创建两个 Random 实例，则对每个实例进行相同的方法调用序列，它们将生成并返回相同的数字序列。
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想要的效果，比如说乘以10，他就是个10以内的随机数 3、通过Random类来产生一个随机数，这个是专业的Random...Random类来产生一个随机数。...不带种子 这种方式将会返回随机的数字，每次运行结果不一样： 输出结果是： 带种子 无论程序运行多少次，返回结果都是一样的【老九君亲测有效】： 输出结果，两次结果均相同，重复运行也均是同样的结果...Random(long seed) 使用单个 long 种子创建一个新随机数生成器： public Random(long seed) { setSeed(seed); } next 方法使用它来保存随机数生成器的状态...如果用相同的种子创建两个 Random 实例，则对每个实例进行相同的方法调用序列，它们将生成并返回相同的数字序列。 不带种子的，每次运行生成的都是随机的，没有规律可言。
机器学习中的概率模型 概率论，包括它的延伸-信息论，以及随机过程，在机器学习中有重要的作用。它们被广泛用于建立预测函数，目标函数，以及对算法进行理论分析。...这里忽略了上面那个概率计算公式中的分母p(x)，因为它对所有类都是相同的，我们并不需要计算出每个类的概率值，而只需要找到概率最大的那个类。...既然精确的计算很困难，人们就想到了一个聪明的解决方法：我们能不能找出一个概率分布q(z)来近似替代p(z|x)，只要二者很相似就可以。...有些实际应用中不能直接观察到系统的状态值，状态的值是隐含的，只能得到一组称为观测的值。为此对马尔可夫模型进行扩充，得到隐马尔可夫模型（HMM）。隐马尔可夫模型描述了观测变量和状态变量之间的概率关系。...问题的核心是如何找到这个映射g(z)。深度生成模型的典型代表-生成对抗网络，以及变分自动编码器，通过不同的路径实现了这一功能。
我们将首先通过从数据集中选择元素来简要探讨概率的基本原理。然后，我们将学习如何使用 Python 和 NumPy 生成（伪）随机数，以及如何根据特定概率分布生成样本。...这意味着给定相同种子的相同 PRNG 的两个实例将生成相同的随机数序列。如果没有提供种子，生成器通常会产生一个依赖于用户系统的种子。...显然，当我们依赖这些值的独立性时，有两个独立的随机数生成器产生相同或非常相似的值将是有问题的。 还有更多… BitGenerator类充当原始随机整数生成器的通用接口。...如何操作… 以下步骤概述了如何创建一个带权重的有向网络，以及如何探索我们在前面教程中讨论的一些属性和技术： 为了创建一个有向网络，我们使用 NetworkX 中的DiGraph类，而不是简单的Graph...与一元 ANOVA 一样，我们只能检测所有总体是否具有相同的中位数，而不能确定差异在哪里。为此，我们需要使用额外的测试。
然后，再次加载游戏并重新生成刚才一样多的形状。那么你会得到完全相同的形状呢，还是不同的呢?就目前而言，你会得到不同的。但如果想让两次生成的形状完全一致，我们也是可以支持的。...如果你使用相同的种子开始一个新的序列，你将得到完全相同的数字。 1.1 记录随机状态 只存储初始种子值是不够的，因为这将把我们带回到序列的开始，而不是游戏被保存时序列中的点。...但是Random必须跟踪它在序列中的位置。如果我们能到达这个状态，那么我们可以稍后恢复它，以继续旧的序列。 随机状态定义为一个状态结构，嵌套在随机类中。...幸运的是，Random.State是可序列化的类型，因此可以使用Unity的JsonUtility类的ToJson方法将其转换为相同数据的字符串表示形式。我们会得到一个JSON字符串。...然后，你还可以测试保存和加载，以验证关卡状态确实存在并已还原。但是，有时我们会得到不同的生成结果。我们将在下一部分中处理。 4 创建和释放 自动创建和销毁过程也是游戏状态的一部分。
> 用于指定伪随机数生成器的seed值，如果seed相同，则两次Monkey测试所产生的事件序列也相同的。...–s 10 100 两次测试的效果是相同的，因为模拟的用户操作序列（每次操作按照一定的先后顺序所组成的一系列操作，即一个序列）是一样的。...操作序列虽 然是随机生成的，但是只要我们指定了相同的Seed值，就可以保证两次测试产生的随机操作序列是完全相同的，所以这个操作序列伪随机的； --throttle 在事件之间插入固定延迟...为了得到最佳结果，把它与-v、一个或几个包约 束、以及一个保持Monkey运行30秒或更长时间的非零值联合起来，从而提供一个环境，可以监视应用程序所调用的包之间的转换。...注意，正常的(成功的)结束，并没有停止启动的进程，设备只是在结束事件之后，简单地保持在最后的状态。
MyEclipse中，当我们写一个类实现一个接口时，会自动生成重写该接口的方法，但是，方法的参数提示不够好，如下图所示： ? 说明我们没有导入相应的源码包，如何证明我们没有导入源码呢？...例如：我们按住Ctrl后点击 BeanPostProcessor，查看源码，如下图所示： ? 由上图可知，说明我们没有导入相应的源码包，那我们导入相应的源码包，我们看看效果： ? ?
ASP.NET 意外地生成了重复的会话 ID，这令人难以置信，因为它使用 .NET Framework RNGCryptoServiceProvider 类生成这些 ID，并且会话 ID 的长度足以确保相同的...ID 决不会生成两次（至少在下一个万亿年内不会生成两次）。...相反，如果会话状态存储在数据库中，则只有测试才能显示在会话状态中保留视图状态会提高还是降低性能。...图 5 显示如何禁用会话状态。...我们以前所发现的问题是我们在不能正常运行的 Web 应用程序中发现的问题特有的 — 和我们所有人应该认真对待的教训。
当对现有数据进行测试时，新数据可以通过现有数据了解这些问题，当有新的数据出现时，计算机可以将数据归类到正确的分支中。 ? 2.随机森林 从原始数据中随机选择，并形成不同的子集。 ?...如下图所示，树1和树2分别没有好的效果，但是如果我们输入相同的数据，并对结果进行总结，最终的结果会更有说服力。 ?...传递给不同节点的相同输入产生不同的分数，这是因为在每个节点中，它具有不同的权重和偏差，这是传播。 10.马尔可夫链 马尔可夫链由状态和转换组成。 例如，基于“快速的棕色狐狸跳过懒狗”获得马尔可夫链。...首先，我们需要将每个单词设置在一个状态下，并且我们需要计算状态转换的概率。 ? 这些是由一个句子计算出来的概率。...当你使用大量的文本数据来训练计算机时，你会得到一个更大的状态转换矩阵，比如可以跟随“the”的单词，以及它们对应的概率。 ?
，包括Java编译器、Java运行时环境，以及常用Java类库 JRE，Java运行环境，用于运行Java字节码文件 JVM，Java虚拟机，是JRE的一部分，负责运行字节码文件 Java代码使用JDK...如String类，不能使用==比较两个字符串的值，而需要使用equals 重载和重写的区别 重载：发生在同一个类中，方法名相同，参数类型、个数、顺序不同，方法返回值和访问修饰符可以不同，但重载和返回值无关...，即只有返回值不一样不叫重载 重写：发生在子类中，方法名、参数列表相同，返回值范围小于等于父类，抛出的异常范围小于等于父类，访问修饰符范围大于等于父类；如果父类方法访问修饰符为private则子类不能重写该方法...浅拷贝指只会拷贝基本数据类型的值，以及实例对象的引用地址，并不会复制引用对象的值，即拷贝出来的对象，内部实例对象指向同一个对象。...，HashMap进行了两次Hash （4）HashTable底层使用的数组加链表 如何保证ArrayList的线程安全？
我们首先给出 FSA 的图形，以展示它的可解释性。从 FSA 的角度，我们分析了 RNN 的性能如何受到门控数量的影响，以及数值隐藏状态转换背后的语义含义。...我们首先在训练数据集上训练 RNN，然后再对应验证数据 V 的所有隐藏状态 H 上执行聚类，最后学习一个关于 V 的 FSA。再得到 FSA 后，我们可以使用它来测试未标记数据或直接画出图示。...除此之外，在两个任务中，我们讨论了我们如何从 FSA 解释 RNN 模型，以及展示使用学习到的 FSA 来做分类的准确率。...我们在训练集中包含了 1000 个实例，通过重复实例来提高准确率。我们使用包含所有可能值且没有重复的长度为 4 的 0-1 序列来学习 FSA，并随机生成 100 个实例来做测试。...我们随机生成 3000 个 0-1 训练实例，其长度是随机确定的。我们还生成了 500 个验证实例和 500 个测试实例。 ?
校验机制：修改了就不能正常接收。 身份证书：证明你妈是你妈。 HTTPS是怎么解决的 信息加密用混合加密的方式来实现。 校验机制：用摘要算法为数据生成独一无二的标志，用来校验数据完整性。...SSL/TLS的四次握手流程： 1，客户端向服务端发起Client hello请求。 内容： 客户端支持的SSH/TLS版本。 随机生成数，用于生成秘钥。 客户端支持的加密算法。...随机生成数。 确认的加密算法。 服务器的数字证书（公钥在这里）。 3，客户端回应 客户端先查看数字证书是否靠谱。 没问题的话客户端从数字证书取出公钥。 随机生成数，这时候要用公钥加密。...总结：可以得出会话秘钥是用三个随机生成数算出的，2个来自客户端。 HTTP的提升过程 1，HTTP1.1比HTTP1.0提升了什么？ 长连接，管道网络传输。...所以说中间两次挥手时间，是为了个服务器处理数据的时间。 TIME_WAIT状态（有机会要好好补充） TIME_WAIT的等待时间是2MSL，报文最大生存时间的两倍。
，一个是固定的 1L，一个是随机生成一个不重复的 long 类型数据（实际上是使用 JDK 工具生成），在这里有一个建议，如果没有特殊需求，就是用默认的 1L 就可以，这样可以确保代码一致时反序列化成功...那么随机生成的序列化 ID 有什么作用呢，有些时候，通过改变序列化 ID 可以用来限制某些用户的使用。...而客户端的 Façade Object 不能直接由 Client 生成，而是需要 Server 端生成，然后序列化后通过网络将二进制对象数据传给 Client，Client 负责反序列化得到 Façade...之所以打印 10 的原因在于序列化时，并不保存静态变量，这其实比较容易理解，序列化保存的是对象的状态，静态变量属于类的状态，因此 序列化并不保存静态变量。...所以反序列化时，为了构造父对象，只能调用父类的无参构造函数作为默认的父对象。因此当我们取父对象的变量值时，它的值是调用父类无参构造函数后的值。
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