voide del_x_l(SqlList &L,Elemtype x){ int k=0;//记录值不等于x的元素个数 for(i=0;ix){ L.data[k]=L.data[i]; k++;//不等于x的元素增1 } } L.length=k; }...voide del_x_2(SqlList &L,Elemtype x){ //用K记录顺序表L中等于X的元素个数，便扫描L边统计K，并将不等于X的元素前移k个位置，最后修改L的长度...int k=0,i=0;//记录值等于x的元素个数 while(i<L.length){ if(L.data[i]==x) K++; else
一、LLM泛化能力model Decoding核心：Tranformer模型示意图greedy decodingMindNLP/LLaMa3/run_llama3.py选择线性同余生成器（LCG）解码策略法...(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))MindNLP/LLaMa3/run_llama3_LCG.py以下是在原有代码基础上，引入线性同余生成器...input_ids.shape[-1]# 初始化输出outputs = input_ids# 使用LCG解码策略生成文本for _ in range(100): # 生成100个新token # 获取当前输入的...lcg_generator，并将其应用于文本生成的每一步，利用生成的伪随机数来指导token的采样，从而实现基于LCG解码策略的LLaMa文本生成任务。...需要注意的是，由于引入了随机性，生成的文本结果可能会有所不同。
返回语句中的AND清除了符号位以确保结果为正。 此函数是线性同余生成器（LCGs）[6]一般类别的一个实例，Knuth在《计算机程序设计艺术》第二卷的第3.2.1节中对其进行了分析。...Miller 的 1988 年的《计算机通信评论》上的论文《难得一见的好的随机数生成器》[7]以获取一个较简短的分析以及Knuth第二卷的第一章以获取较长的分析。）...Go 1生成器 Go 1 的 math/rand 中使用的生成器是所谓的线性反馈移位寄存器[8]的一个实例。...论文中的详尽分析可能让人一眼难以注意到这些生成器其实非常简单：PCG是一个经过后处理的128位LCG（线性同余生成器）。...https://www.tuhs.org/pipermail/tuhs/2024-March/029587.html [6] 线性同余生成器（LCGs）: https://en.wikipedia.org
Random random伪随机数类在 java.util 包下，是最常用的随机数生成器，其使用线性同余公式来生成随机数，所以才说是伪随机。...构造方法与常用方法 类型 名字 解释 Random() 默认构造函数 Random(long seed) 有参构造，用种子创建伪随机生成器 int nextInt 返回生成器中生成表序列中的下一个伪随机数...Congruential Generators of // Different Sizes and Good Lattice Structure", 1999 // 翻译：不同大小结构良好的线性同余生成元表...{ oldseed = seed.get(); nextseed = (oldseed * multiplier + addend) & mask; // 都是具体的值位运算...seed.compareAndSet(oldseed, nextseed)); // 改变值 return (int)(nextseed >>> (48 - bits)); // 可能这些位运算就是线性同余把
1.领取你的飞天克莱伯：（线性同余生成器）# LCG参数a = 1664525c = 1013904223m = 2**32 # 妙蛙种子seed = .....X_i 是当前生成的随机数。X_{i+1} 是下一个生成的随机数。...X_i 的值，进一步还原最初的种子。...X_i 是通过 X_{i+1} 逆向计算得到的前一个数，从而还原出种子。...函数返回的 decrypted_bytes 是解密后的字节数据。解码并输出结果：decrypted_bytes.decode('utf-8')：将解密后的字节转换回字符串格式，以获取原始的 flag。
线性同余算法 首先是最常见的随机数算法：线性同余（Linear Congruential Generator）。...还有一点比较有意思的是，线性同余算法并不可逆，我们只能通过 X(n) 推出 X(n + 1)，而不能根据 X(n + 1) 直接推出 X(n)。...这点正是线性同余算法无法做到的，他的序列无论怎么修改 SEED 也是确定的，而我们有不能随意更改算法中的 A、B、C 的值，因为可能会导致无法遍历到所有数字，这点之前已经说过了。...LXM 算法 这是在 Java 17 中引入的算法 LXM 算法（L 即线性同余，X 即 Xoshiro，M 即 MurMurHash）的实现较为简单，结合线性同余算法和 Xoshiro 算法，之后通过...L128X256M：即使用两个 64 位的数字保存线性同余的结果，4 个 64 位的数字保存 Xoshiro 算法的结果，使用 MurMurHash 散列合并这些结果到一个 64 位数字。
文章目录 前言 一、x86 架构的返回值获取 二、ARM 架构远程调用 前言 在之前的博客 【Android 逆向】Android 进程注入工具开发 ( 注入代码分析 | 获取 远程 目标进程 中的 /...函数 三 | 等待远程函数执行完毕 | 寄存器获取返回值 ) 中 , 介绍了 调试进程 远程调用 远程进程 的 libc.so 动态库中的 mmap 函数 , 本博客继续对该远程调用过程进行一些补充...; 一、x86 架构的返回值获取 ---- 远程调用 返回值获取 : 在 x86 架构的 CPU 中 , 使用 EAX 寄存器记录返回值 , 在 ARM 架构的 CPU 中 , 使用 R0 寄存器记录返回值...; 远程调用结束后 , 获取寄存器数据 , 并读取 EAX 寄存器值 ; 如果远程调用的函数的返回值为 void , 那么 EAX 寄存器存放的就是无意义的值 , 可能是上一个函数的返回值 , 可能是计算过程中的一个中间值...0 ; 设置该返回值的作用是 , 为了使 远程进程崩溃 , 调试程序 可以收回控制权 ; regs->ARM_lr = 0; 上述操作的寄存器值是在本地设置的 , 通过 ptrace_setregs
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。...它本质上是利用线性同余法，y=ax+b(mod m)。其中a，b，m都是常数。因此rand的产生决定于x，x被称为Seed。Seed需要程序中设定，一般情况下取系统时间作为种子。...1-1： 线性同余法： ?.../P> 就是有名的混沌映射中的“人字映射”或称“帐篷映射”，它的非周期轨道点的分布密度函数：人字映射与线性同余法结合，可产生统计性质优良的均匀随机数。...正态分布的分布函数是： 对于正态分布，利用反函数的方法来获取正态分布序列显然是很麻烦的，牵涉到很复杂的积分微分运算，同时为了方便，我们取，即标准正态分布。
10 //插值运算出当前帧的前向方向向量，也即是需要偏移的角度 11 transform.forward = Vector3.Lerp(transform.forward...生成器还需要能循环生成子弹，能够在生成的子弹飞行过程中继续生成不一样效果的分裂子弹，所以还需要子系统，子系统和父系统可以写为同一个生成器类。...; 34 } 35 } 对于子生成器来说，它也同样可能拥有自己的子生成器，在AutoCreat的方法中需要传递它的父生成器是谁，默认情况下为空： 1 IEnumerator...11 float needTime = angle * 1.0f / Palstance; 12 //插值运算出当前帧的前向方向向量，也即是需要偏移的角度...1 public enum AngelRangeAxis 2 { 3 //仅在绕Y轴的平面上，也即是X-Z平面 4 RYAxis, 5 //仅在绕X轴的平面上，也即是Y-Z平面
所以即使概率看起来不太对，也可以安慰自己说，其实是统计的数据量不够。但有时候真的是因为我们误用了随机函数。 在《计算机程序设计艺术》卷2中，详细介绍了线性同余序列的生成算法。...下面就以线性同余算法为例，来分析一下，为什么随机函数还有可能被误用，他原本不就是随机的么？...我们来看一下线性同余(LCG)伪随机算法的定义： Nj+1 = (A*Nj + B) (mod M)(j, j+1为下标) 其中A,B,M为线性同余序列生成常数。...A,B是正整数 通俗点来讲就是，线性同余生成的[0,M)个数在统计学意义上，是等概率出现的。也就是说在足够多次随机以后，他们出现的次数是相同的。 咋一看，感觉上面的代码好像没啥问题。...因为[0,M)是等概率出现的，因此rand()%1000之后的值，也是等概率出现的。 但是！我们忽略了一个事实，这段代码意味着。所有人的所有宝箱（甚至还有其他系统）共用了一个伪随机序列。
直接分析生成器的理论性质（已知生成方式），生成器通常需要配置一些参数，不同的参数会影响生成序列的质量，比如考察不同参数对随机序列周期的影响。...线性同余法 linear congruential generator（LCG）线性同余法是最早最知名的伪随机数生成算法之一，曾被广泛应用，后逐渐被更优秀的算法替代，其通过如下递推关系定义： X...线性同余法的参数应该被小心选取，否则生成的序列将非常糟糕，比如当a = 11, c = 0, m = 8, X\_0=1时，得到的序列是 3、1、3、1、3……从1960s开始使用IBM的RANDU算法...线性同余法的参数很重要，一些平台和运行时库中采用的参数如下 [Parameters in common use] 使用递推关系的方式带来了可复现的便利——只需要记住种子点就可以复现整个序列，而不需要去存储整个序列...下图截自python的官方文档： [Python random] Mersenne Twister生成随机数的过程比线性同余法要复杂得多，图示化如下： [Mersenne Twister] 主要流程有3
但是，通过物理方式采集“真”随机数并不高效，实时获取需要附加额外的随机数发生装置，而且获取速度缓慢、序列不可复现，如果将采集到随机数全保存下来则需要占用额外的存储空间，而且数量终究是有限的，于是大家开始寻求生成...直接分析生成器的理论性质（已知生成方式），生成器通常需要配置一些参数，不同的参数会影响生成序列的质量，比如考察不同参数对随机序列周期的影响。...可在下一小节对理论检验一窥一二，但本文的重点不在于此，就不详细展开了，详细内容可见参考资料。 线性同余法 image.png image.png ?...可见，获得的序列并不是那么随机，而且没有均匀地填充整个空间。线性同余法的参数很重要，一些平台和运行时库中采用的参数如下 ?...下图截自python的官方文档： ? Mersenne Twister生成随机数的过程比线性同余法要复杂得多，图示化如下： ?
，如果后续值基于先前值，避免循环是不可能的。...依照这一想法，数学家D.H.Lehmer在1949年提出了线性同余生成器（LCG）。...该PRNG使用当前时间作为种子值，其周期值约为2的31次方。...哈拉姆·贝克（Hallam-Baker）表示，攻击者可以很容易地猜到种子值，并采用各种手段解密服务器的流量。 猜测种子值是一种常见的攻击，尽管它已经变得越来越复杂了。...它完美地平衡了性能和随机数的质量，并且经受住了时间的考验。它基于线性反馈移位寄存器（LFSR）的思想，产生一个循环周期非常长的确定性序列。近期的应用中，其循环周期可达到 2¹⁹⁹³⁷− 1。
分享给大家供大家参考，具体如下： 软件实现的算法都是伪随机算法，随机种子一般是系统时间 在数论中，线性同余方程是最基本的同余方程，“线性”表示方程的未知数次数是一次，即形如： ax≡b (mod n)的方程...这时，如果 x0 是方程的一个解，那么所有的解可以表示为： {x0+kn/d|(k∈z)} 其中 d 是a 与 n 的最大公约数。在模 n 的完全剩余系 {0,1,…,n-1} 中，恰有 d 个解。...纯线性同余随机数生成器 线性同余随机数生成器介绍： 古老的LCG(linear congruential generator)代表了最好最朴素的伪随机数产生器算法。...LCG 算法数学上基于公式： X(0)=seed; X(n+1) = (A * X(n) + C) % M; 其中，各系数为： X(0)表示种子seed 模M, M > 0 系数A, 0 < A < M...增量C, 0 <= C < M 原始值(种子) 0 X(0) < M 其中参数c, m, a比较敏感，或者说直接影响了伪随机数产生的质量。
这是我参与「掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第1天，点击查看活动详情 此标头引入了随机数生成功能。该库允许使用生成器和分布的组合生成随机数。 生成器：生成均匀分布的数字的对象。...使用的算法是一个滞后斐波那契生成器，具有 r 个整数元素的状态序列，加上一个进位值。 operator() ：它生成随机数。...该函数将内部状态更改 1，根据给定的算法修改状态值： x= (a.x + c)mod m Where x= current state value a and c = respective class...return 0; } 输出： 201066682 is a random number between 1 and 2147483646 2. minstd_rand： 生成伪随机数;它类似于线性全余生成器...该函数将内部状态更改 1，根据以下算法修改状态值： x = (a.x + c) mod m where x= current state value a ,c and m=class template
下面是一个例子： int randomNum = ThreadLocalRandom.current().nextInt(max); 源码分析 线性同余法 线性同余法( linear congruential...method) 亦称“线性同余随机数生成器”。...产生[0，1]均匀分布随机数的方法之一。包括混合同余法和乘同余法。由美国莱默尔在1951年提出。Java 中的 Random 生成随机数的算法就是通过它实现的。...X[n + 1] = (a * X[n] + c) mod m 其中， m > 0，模数据 0 <= a <= m， 乘数 0 <= c <= m， 增量 0 X0 X0 开始值 Random...说明生成随机数的过程不在依赖 CAS 获取共享对象。
Random implements Serializable 可序列化的 AtomicLong seed 原子变量 解密随机数生成器（2）——从java源码看线性同余算法 上篇博客中，我们了解了基于物理现象的真随机数生成器...在分析这段代码前，先来简要介绍一下线性同余法。 在程序中为了使表达式的结果小于某个值，我们常常采用取余的操作，结果是同一个除数的余数，这种方法叫同余法（Congruential method）。...线性同余法是一个很古老的随机数生成算法，它的数学形式如下： Xn+1 = (a*Xn+c)(mod m) 其中， m>0,0<a<m,0<c<m 这里Xn这个序列生成一系列的随机数，X0是种子。...嘿嘿，讲明白了这个与运算的含义，我想上面那行代码的含义应该很明了了，就是线性同余公式的直接套用，其中a = 0x5DEECE66DL, c = 0xBL, m = 2^48，就可以得到一个48位的随机数...上文中的线性同余法，主要用来生成整数，而某些情景下，比如科研中，常常只需要（0，1）之间的小数，这时，乘同余法是更好的选择，它的基本公式和线性同余法很像： Xn+1=（a*Xn ）(mod m ） 其实只是令线性公式中的
它使用了Delphi的随机生成器（基于线性同余生成器）以及基于时间的DWORD种子（使用QueryPerformanceCounter或GetTickCount），此时将会生成两个缓冲区，其中的数据会使用...掩码和密钥生成 *(int*)mask_in = offset; for (int i = 0; i x800; ++i) { SHA1(mask_in, 0x84, mask_out...0x800, mzrkey_private.size()); for (int i = 0; i x200; ++i) { SHA1(mask_in, 0x84, mask_out);...[i] = mask_out[1]; } offset += 0x200; twofish_key = generate_key(mask, mzrkey_public.c_str(), 0x200...x80; ++i) { SHA1(mask_in, 0x84, mask_out); *(int*)mask_in = i + 1; *(mask_in + 3 + i +
res #返回被装饰函数的返回值 return wrapper #返回装饰函数wrapper的内存地址 @timmer #同test1=timmer(test1)； ...return的值输出:x04F8AF90> 获取生成器的值: 使用__next__() print(a....__next__()) for、while循环 f = fib(5) for i in f: print(i) 应用： 当使用__next__()获取生成器的值的数量超过总的数量时： def fib(...print(b) yield b a, b = b, a + b n = n + 1 return "done" #作为错误提示信息 f = fib(100) #当获取生成器的值的数量超过总的数量时会报错...补充：send()用于给yield传值，但是send传值时，要求生成器已执行到yield语句处（就是send前面至少要有一个__next__()，这样才能保证生成器运行到yield处 import time
., 0, 0, 0], dtype=torch.uint8) 用来获取当前随机数生成器（RNG，Random Number Generator）的状态的函数。...5.get_rng_state() torch.get_rng_state() 用来 获取当前随机数生成器（RNG）状态 的函数。它返回一个张量，代表当前随机数生成器的内部状态信息。...# 设置随机种子 torch.manual_seed(42) # 生成一个随机张量 x1 = torch.rand(3, 3) print("原始随机张量:") print(x1) # 获取当前随机数生成器的状态...("新的随机张量:") print(x2) # 恢复原始的随机数生成器状态 torch.set_rng_state(rng_state) # 生成一个新的随机张量，它应该与x1相同 x3 = torch.rand...，是对函数局部变化率的线性描述，pytorch可以实现自动微分。
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