本文将通过上、中、下三篇文章带领大家一步步开发实现一个中心化的Oracle服务,并通过一个抽奖合约演示如何使用我们的Oracle服务。文章内容安排如下:
在日常生活中,随机数对于我们而言并不陌生,例如手机短信验证码就是一个随机的数字字符串;对于统计分析、机器学习等领域而言,通常也需要生成大量的随机数据用于测试、数据抽样、算法验证等。那么今天我们就来谈谈如何在 Oracle 数据库中生成随机数据。
预言机(Oracle)是区块链中非常重要的一个功能,但我发现很少有人讨论,也可能很多人对此并不了解。而网上关于预言机的文章较少,很多也没有讲明白,甚至有些还是错误的。所以我整理了一篇详细的文章,分享给大家,相信看完一定会对预言机有一个深层次的了解。
随机数都是由随机数生成器(Random Number Generator)生成的。随机数分为”真随机数“和”伪随机数“两种。
其实生成测试数据这种单子经常做,做的多了就做出经验来了。 所有随机数中稍微比较复杂的应该是随机生成地址,之前的做法是找一些真实的地址 然后通过正则把数字替换成随机值。其实这样的方法不说担心数据安全,工作量也不小。 通过存储过程,一劳永逸的生成测试数据比较好。 这是通过存储过程随机生成名字、性别、电话、住址,已经非常接近真实数据了。
李真旭@killdb Oracle ACE,云和恩墨技术专家 个人博客:www.killdb.com 编辑手记:认识 JDBC 连接在不同版本间的差异,准确找出导致连接不稳定的真凶 我们通过一个实例来认识连接的问题 。 问题描述 客户使用的是 oracle 12c(12.1.0.1),应用通过jdbc访问发现时快时慢。但是通过 sqlplus 访问发现一切正常。开始以为是防火墙问题,检查发现防火墙什么的都是禁用掉了,甚至我还修改了 selinux=disable,发现问题依旧。由于之前处理过几个类似的
DBMS_RANDOM是一个可以生成随机数值或者随机字符串的程序包。这个包有INITIALIZE()、SEED()、TERMINATE()、VALUE()、NORMAL()、RANDOM()、STRING()等几个函数,它们提供了内置的随机数生成器,可以用于快速生成随机数,下面只介绍VALUE()和STRING()函数,其它函数的使用方法参考官方文档。
通常,我们定义安全会采用这样一种方式,首先列出一些安全事件,然后说明:如果一个系统安全,那么列出来的安全事件都不会发生。但是零知识证明并不是通过给出一个不允许发生的事件列表来定义,而是直接给出了一个最极致的模拟条件。所谓模拟条件是指,通过模拟方法来实现一个理想世界,使之与现实世界不可区分;而由于在理想世界中不存在知识,所以可以推导出结论:现实世界满足零知识。
trunc (x, y),y 为返回的小数位数,如果不传y,则默认为0,返回整数。
dbms_random是oracle提供的一个随机函数包,以下是它的一些常用的功能: 1、dbms_random.value 作用:生成一个大于等于0,大于等于1的随机的38位小数,代码如下: sel
散列函数(英语:Hash function)又称散列算法、哈希函数,是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。散列函数把消息或数据压缩成摘要,使得数据量变小,将数据的格式固定下来。
智能合约安全问题一直是区块链技术体系中探讨得比较多的话题之一。无论是以以太坊 EVM 虚拟机为代表的智能合约体系,还是以 EOS WASM 虚拟机为代表的智能合约体系,都或多或少地暴露过不同类型的智能合约漏洞。这些漏洞不仅使得项目方和用户损失惨重,而且也让用户对区块链的安全性产生了质疑。
java.sql.SQLException: Io 异常: Connection reset 大意看起来应该是连接问题,网上查了一下,说是当数据库连接池中的连接被创建而长时间不使用的情况下,该连接会自动回收并失效,但客户端并不知道,在进行数据库操作时仍然使用的是无效的数据库连接,这样,就导致客户端程序报“java.sql.SQLException: Io 异常: Connection reset” 或 “java.sql.SQLException 关闭的连接” 异常。
果然,JDK 17 还是如期发布了,2021年09月14日。巧了,和苹果发布会是一天,不知道是不是互相在蹭热度,哈哈哈~~~
2021年9月JDK17发布了,JDK17是最新的一个LTS版本。所谓LTS版本就是可以得到至少八年产品支持的版本。从2014年的JDK8,到2018年的JDK11,再到2021年的JDK17。
ETL是EXTRACT(抽取)、TRANSFORM(转换)、LOAD(加载)的简称,实现数据从多个异构数据源加载到数据库或其他目标地址,是数据仓库建设和维护中的重要一环也是工作量较大的一块。当前知道的ETL工具有informatica, datastage,kettle,ETL Automation,sqoop,SSIS等等。这里我们聊聊kettle的学习吧(如果你有一定的kettle使用,推荐看看Pentaho Kettle解决方案,这里用kettle实践kimball的数据仓库理论)
你是砍柴的,他是放羊的,你和他聊了一天,你们决定合作一起开个烤全羊的店,你的柴烤出来的羊很美味,他的羊纯天然的,几年后你们公司上市了...
本文主要讲解外部预言机ORACLE定义和原理,并讲解蚂蚁BAAS系统如何通过ORACLE预言机方式使用外部数据源的方法。
最后通过使用jstack -[pid],发现 sun.security.provider.SecureRandom 这里锁住了,原来这是java产生随机数造成了堵塞。
Oracle Separation of BQP and PH:https://eccc.weizmann.ac.il/report/2018/107/
注意:G在现实中有一个参数,叫安全参数,指定了这个密钥生成算法将要生成的密钥大小。
(一) MyCurveErrorLearn 题目定义的问题可以被描述为ECHNP(DH)ECHNP(DH):指定素数p、正整数m,以及上的椭圆曲线。点Q \in E, R\in 。定义E上的函数f,未知数P\in E,存在预言机\mathcal{O}_{P,R}(t)=f(P+[t]R)。通过预言机\mathcal{O}_{P,R}恢复P。 参考文献HNP第7.1节 Elliptic Curve Hidden Number Problem中的构造,考虑输入0,则可以得到,此时分别输入,则可以得到多项式 F
最近工作中遇到了一个需求,需要以一定的概率过滤掉一部分的流量,想想只能用Random了,因为是在多线程环境下,我还特意确认了下Random在多线程是否能正常运行,Random的实现也比较简单,初始化的时候用当前的事件来初始化一个随机数种子,然后每次取值的时候用这个种子与有些MagicNumber运算,并更新种子。最核心的就是这个next的函数,不管你是调用了nextDouble还是nextInt还是nextBoolean,Random底层都是调这个next(int bits)。
(int)(a + Math.random() * b )——>[a,a + b)
闪电贷和创造失衡当然值得写博客文章。但本文我们将仔细研究Tornado.cash[5]。
因为我们引入了sealed class或interfaces,这些class或者interfaces只允许被指定的类或者interface进行扩展和实现。
程序中经常会需要用到随机数,所谓随机数,就是随机生成一个数字供程序使用。大部分语言都有随机数生成器的函数,比如C/C++就有个最简单随机函数:rand,它可以生成一个“伪随机”的均匀分布的整数,范围在0到系统相关的一个最大值之间。
随机性是一个非常有趣的概念,引起了大量学者的研究兴趣。从理论研究的意义上看,其属于物理学甚至是哲学的范畴,即研究世界的确定性问题:世界是确定性的,还是随机的呢?除了理论研究的意义外,随机性在实际应用中
说到随机这个词,相信各位肯定都深有体会了。生活中有太多的不确定因素从各方各面影响着我们,但也正是因为这样我们的人生更加多彩,具有了更多的可能性。
声明:本文介绍的技术仅供网络安全技术人员及白帽子使用,任何个人或组织不可传播使用相关技术及工具从事违法犯罪行为,一经发现直接上报国家安全机关处理
在许多情况下,需要生成随机数。关于随机数生成器,有两个相关的函数。一个是 rand(),该函数只返回一个伪随机数。生成随机数之前必须先调用 srand() 函数。
生成排列成M*N*P*…多维向量的随机数。如果只写M,则生成M*M矩阵;如果参数为[M,N]可以省略方括号。
在许多编程任务中,我们需要生成随机数来模拟实验、生成测试数据或进行随机抽样等操作。在 Python 中,有多种方法可以生成随机数,但有时我们还需要确保生成的随机数是唯一的,且在给定的范围内。本文将详细介绍如何在 Python 中生成一个范围内的 N 个唯一随机数,以满足我们的需求。
伪随机数概念在我大学一年级接触C语言基础的时候就听说过,并熟练掌握C语言中rand()函数的使用方法。不过,当时我对伪随机数的认识基本也就停留在百度百科那种小白水平,最多就知道老师说我们用的随机数是假 大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说伪随机数算法(一),希望能够帮助大家进步!!!
大家如果学过编程对于随机数应该都不陌生,应该或多或少都用到过。再不济我们每周的抽奖都是用随机数抽出来的,我们用随机数的时候,往往都会加一个前缀,说它是伪随机数,那么这个伪随机数的伪字该怎么解释,什么又是真随机数呢?
计算机的随机数都是由伪随机数,即是由小M多项式序列生成的,其中产生每个小序列都有一个初始值,即随机种子。(注意:小M多项式序列的周期是65535,即每次利用一个随机种子生成的随机数的周期是65535,当你取得65535个随机数后它们又重复出现了。)
C++11 是一个比较重要的版本,它引入了许多新的语言特性和标准库组件。其中,随机数生成的新特性极大地方便了开发人员在程序中生成随机数。
一、随机数发生器 1. 随机数发生器主要功能 “随机数发生器”分析工具可用几个分布之一产生的独立随机数来填充某个区域。可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。例如,可以使用正态分布来表示人体身高的总
C语言产生随机数是一个常见的编程功能任务,当然这个也不难,调用两三个函数就出来了,但是你知道这些函数具体是起到怎样的作用,并且是它们是如何产生随机数的吗? 几个概念 随机数:数学上产生的都是伪随机数,真正的随机数使用物理方法产生的。 随机数种子:随机数的产生是由算术规则产生的,srand(seed)的随机数种子不同,rand()的随机数值就不同,倘若每次的随机数种子一样,则rand()的值就一样。所以要产生随机数,则srand(seed)的随机数种子必须也要随机的。 用srand()产生随机数种子 原型:
该函数返回0~RAND_MAX之间的随机数,在stdlib.h中可知道,RAND_MAX为0x7FFF,如:
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。
这篇文章主要介绍了python中的随机数种子seed()用法说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。
rand()和srand()要一起使用,其中srand()用来初始化随机数种子,rand()用来产生随机数。
Java随机数的产生方法有2种,一种是Math.random()方法,一种是Random类。
随机种子(Random Seed)是计算机专业术语,一种以随机数作为对象的以真随机数(种子)为初始条件的随机数。一般计算机的随机数都是伪随机数,以一个真随机数(种子)作为初始条件,然后用一定的算法不停迭代产生随机数。
随机性(Randomness)是偶然性的一种形式,具有某一概率的事件集合中的各个事件所表现出来的不确定性。对于一个随机事件可以探讨其可能出现的概率,反映该事件发生的可能性的大小。随机性在自然科学和哲学上有着重要的地位,也吸引大量的学者在这方面的研究,随机性在实际应用中也是一种极其重要的资源,当前在许多的领域中发挥着重要的作用,例如博弈,统计抽样,计算机模拟,密码学等。
两个办法帮你解决如何在Java中产生随机数 随机数在日常的应用和开发中经常会见到,比如说某些系统会为用户生成一个最初的初始化密码,这就是一个随机数。如何生成这个随机数,不同的开发工具的方法也不一样。在应用中,Java是应用最为广泛的开发工具之一,如何在Java中产生随机数,也是很多开发者在初学随机数时的一个必修课,在此为读者贡献两个办法帮你解决如何在Java中产生随机数。
1、直接在Excel开始页面中的单元格里输入公式“=RAND()”,然后点击回车,随机数会自动显示在单元格中。
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云