原因是LUA的random只是封装了C的rand函数,使得random函数有一定的缺陷,
最近在工作中遇到一个问题,在Linux下Tomcat 8启动很慢,且日志上无任何错误,在日志中查看到如下信息:
在解另外一个issue(gssproxy.service start operation timed out. Terminating.)时了解到熵的概念,在此做下总结。
我们的项目工程里经常在每个函数需要用到 Random 的地方定义一下 Random 变量(如下)
linux中提供了 /dev/urandom 和 /dev/random 两个特殊设备来提供随机数。那么这两个文件有什么区别呢? 要回答这个问题,先需要了解熵这个概念。
在Linux系统中,/dev/random和/dev/urandom是两个特殊的设备文件,用于生成随机数。在本文中,我们将深入探讨这两个设备文件的区别,以及它们在Linux系统中的作用。
很多库例程产生的“随机”数是准备用于仿真、游戏等等;它们在被用于密钥生成一类的安全函数时是不够随机的。其问题在于这些库例程使用的算法的未来值可以被攻击者轻易地推导出来(虽然看起来它们可能是随机的)。对于安全函数,需要的随机值应该是基于量子效应之类的确实无法预测的值。Linux内核(1.3.30以上)包括了一个随机数发生器/dev/random,对于很多安全目的是足够的。
前言:最近部署springboot项目的时候,正常情况下启动很快,但是当我在centos上启动的时候卡在一个地方3-5分钟。所以查看一下问题。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说centos7通过wget安装tomcat9「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
打开 $JAVA_PATH/jre/lib/security/java.security 这个文件,找到下面的内容
由于特殊需求需要添加modprobe.blacklist=mpt3sas kernel 参数,在添加完参数重启后,特定配置机型报如下message错误。message:
今天在部署项目的时候,来来回回启动了个两三次,突然发现,tomcat竟然起不来了!
今天在新环境里部署tomcat, 刚开始启动很快,关闭之后再启动,却发现启动日志打印到
atrous_conv2d_transpose(): atrous_conv2d的转置。
本人上周亲手写下了一个牛逼的bug,直接导致的结果是,晚上12点升级后台接口以后,第二天早上7点多开始,所有的app页面出现卡顿,白屏。
官方介绍:Logstash is an open source data collection engine with real-time pipelining capabilities。简单来说logstash就是一根具备实时数据传输能力的管道,负责将数据信息从管道的输入端传输到管道的输出端;与此同时这根管道还可以让你根据自己的需求在中间加上滤网,Logstash提供里很多功能强大的滤网以满足你的各种应用场景。
以下是在 Unix 或 Linux 系统的 /dev 目录下一些常见设备的示例,这些设备主要包括字符设备和块设备:
https://www.cnblogs.com/you-men/p/12839535.html
笔者经常在本地mac本上研究一些东西,需要一个本地的开发环境,使用docker来管理环境是一个性价比非常高的做法,方便调试。
在使用CDH集群的过程中,有时会在Cloudera Manager的控制台上看到关于Entropy的告警如下显示:
性能优化是个恒久的话题,它伴随着业务的一次次迭代,产品的一步步演进,它陪伴企业一步步走向壮大再走向衰败,是我们面临的不可回避的问题。就如同宇宙的熵增定律,一切都走向混乱走向无序,性能的劣化边随着企业的发展壮大,业务的膨胀,人员的流动,复杂度的提升,一定也最终走向不可收拾的一步。
由于建立了很多数据库链接,猜想可能是数据库比较慢,查看数据库这段时间的 SQL 统计,发现数据库并不慢:
Fayson在2017年的10月12日介绍了《CDH5.13和CM5.13的新功能》,今天1月26日,Cloudera正式发布了CDH5.14。三个月零几天,2018年第一次更新比以往时候来的更晚一些,估摸着是老外过年放假导致的吧。本次更新包括集成CDSW1.3,Kudu1.6,Impala2.11等新功能,还修复了大量bug。以下我们看看CDH5.14和CM5.14具体的更新内容。
大家好,首先感谢腾讯云提供云社区这样一个让技术人员沟通交流的平台,其次很高兴入驻到云+社区认识到大家,我是腾讯云TVP一员,专注于云计算、区块链、Web架构方向,myPagination作者,Github也开源了很多区块链的项目:https://github.com/linapex,有需要的朋友可以下载学习,本文是区块链技术实战系列的第二篇(不定期更新):
这篇文章的主要目的是为了揭开主动学习的神秘面纱,以及将展示它与传统监督学习的不同之处。
在password技术中,随机序列是非常重要的,比方密钥产生、数字签名、身份认证和众多的password学协议等都要用到随机序列。所以产生高质量的随机数序列对信息的安全性具有十分关键的数据。随机数分为真随机数和伪随机数,计算机通过算法产生的随机数并不上真正意义上的随机数,非常easy被激活成功教程,仅仅能称为伪随机数。若要产生真正的随机数,必须通过硬件来实现,比方使用离子辐射事件的脉冲检測器、气体放电管和带泄露的电容等,可是为每台计算机配备这种装置上不可能。所以在此我们通过改进我们的算法,使生成的伪随机数达到真随机数的标准。
①实现生产者—消费者问题的模拟,以便更好的理解此经典进程同步问题。生产者-消费者问题是典型的PV操作问题,假设系统中有一个比较大的缓冲池,生产者的任务是只要缓冲池未满就可以将生产出的产品放入其中,而消费者的任务是只要缓冲池未空就可以从缓冲池中拿走产品。缓冲池被占用时,任何进程都不能访问。
研究人员披露了数十亿物联网(IoT)设备中使用的随机数生成器严重漏洞,这意味着大量用户面临潜在攻击风险。
https://img2020.cnblogs.com/blog/1871335/202006/1871335-20200604173550160-1696672787.png
sandfly-entropyscan是一款功能强大的熵扫描工具,该工具可以用于检测与恶意软件相关的打包文件或加密二进制文件。除此之外,该工具还支持查找恶意文件和Linux进程相关的安全信息,并提供带有加密哈希的输出结果。
我相信大部分人看到这些名词,都是一头雾水的,如果你去搜索引擎搜索,那么恭喜你,你又会被各种文章中的高大上的名词搞得云里雾里。那么,我们应该怎么理清这么名词之间的关系呢?
决策树是一种基本的分类和回归方法.决策树顾名思义,模型可以表示为树型结构,可以认为是if-then的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布.
监督学习是机器学习 (ML) 的一种流行方法,其中使用已针对手头任务进行适当标记的数据来训练模型。普通监督学习训练独立同分布(IID)。
信息熵是将熵的理论应用于信息混乱度的描述,在随机变量中可以描述随机变量不确定性的程度,在机器学习的样本集合中,可以用于描述样本集合的纯度。
对于顺序队列的实现:队列的实现需要两个指针,一个是head指针,指向队头;一个是tail指针,指向队尾;
首先查看日志信息,查看因为什么而启动慢 在CentOS7启动Tomcat时,启动过程很慢,需要几分钟,经过查看日志,发现耗时在这里:是session引起的随机数问题导致的。Tocmat的Session ID是通过SHA1算法计算得到的,计算Session ID的时候必须有一个密钥。为了提高安全性Tomcat在启动的时候会通过随机生成一个密钥。 日志信息: 22-Apr-2017 19:33:07.623 INFO [localhost-startStop-1] org.apache.catalina.u
在机器学习(Machine learning)领域,监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多,应用比较广的学习技术,wiki上对这三种学习的简单描述如下:
主动学习(Active Learning)综述以及在文本分类和序列标注应用项目链接fork一下,含实践程序,因篇幅有限就没放在本博客中,如有需求请自行fork
Socket是应用层与TCP/IP协议族通信的中间软件抽象层,它是一组接口。在设计模式中,Socket其实就是一个门面模式,它把复杂的TCP/IP协议族隐藏在Socket接口后面,对用户来说,一组简单的接口就是全部,让Socket去组织数据,以符合指定的协议。
在一次CentOS 7系统中安装Tomcat,启动过程很慢,需要几分钟,经过查看日志,发现耗时在这里:是session引起的随机数问题导致的。Tocmat的Session ID是通过SHA1算法计算得到的,计算Session ID的时候必须有一个密钥。为了提高安全性Tomcat在启动的时候回通过随机生成一个密钥。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
volatile是变量修饰符,其修饰的变量具有可见性,Java的做法是将该变量的操作放在寄存器或者CPU缓存上进行,之后才会同步到主存,使用volatile修饰符的变量是直接读写主存,volatile不保证原子性,同时volatile禁止指令重排。
本文将给出基于决策树的智能根因分析方法,针对多维找出导致问题的根因。做数据、搞AI一定要基于具体业务,不可脱离业务谈数据、算法,否则将得不偿失。
AIC信息准则(即Akaike information criterion),是用来衡量统计模型拟合优良性的一个标准,是是由日本统计学家赤池弘次创立和发展的,因此也称为赤池信息量准则,它建立在熵的概念基础上,可以权衡所估计模型的复杂度和模型拟合数据的优良性。
这篇笔记适合机器学习初学者,我是加入了一个DC算法竞赛的一个小组,故开始入门机器学习,希望能够以此正式进入机器学习领域。 在网上我也找了很多入门机器学习的教程,但都不让人满意,是因为没有一个以竞赛的形式来进行教授机器学习的课程,但我在DC学院上看到了这门课程,而课程的内容设计也是涵盖了大部分机器学习的内容,虽然不是很详细,但能够系统的学习,窥探机器学习的“真身”。 学完这个我想市面上的AI算法竞赛都知道该怎么入手了,也就进入了门槛,但要想取得不错的成绩,那还需努力,这篇仅是作为入门课已是足够。虽然带有点高数的内容,但不要害怕,都是基础内容,不要对数学产生恐慌,因为正是数学造就了今天的繁荣昌盛。
许多机器人使用视觉感知来解释周围环境。经济实惠的 RGB-D 传感器的开发引起了机器人界的兴趣,尤其是在 3D 点云处理领域。RGB-D 传感器能够同时捕获彩色和深度图像。该传感器以高帧速率运行,可以产生超过 10 MB/s 的数据,从而可以解决机器人网络中的潜在瓶颈问题。
为了实现跨平台,需要将差异性接口抽象出来,我们整个组件需要抽象几个内容:①日志接口;②内存管理接口;③ 线程接口;④互斥量接口;⑤信号量接口。以CMSIS接口为例的实现:
图中,0xC0000000开始的最高1G空间是内核地址空间,剩下3G空间是用户态空间。用户态空间从上到下依次为stack栈(向下增长)、mmap(匿名文件映射区)、Heap堆(向上增长)、bss数据段、数据段、只读代码段。
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