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。...它需要依赖操作系统的一些函数，这个我们后面再说。 这个加密扩展已经集成在 PHP7 中，不需要特别的安装，如果是 PHP7 以下的版本需要独立安装扩展。...如果在测试时找不到下面介绍的函数，请检查当前 PHP 的版本。...： https://www.php.net/manual/zh/book.csprng.php
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
这个结果，又引来网友们的一波激烈讨论。这一次，大家的关注点不仅仅是准确率本身，还有少年在复现研究中展现出的对AI的观察： 凭什么说我是直男 AI到底是靠哪些线索，来判断人类的性向？...实验发现，男生的眼睛和眉毛，对AI预测性向最有指导意义，鼻子就没有帮助； 而对女生来说，眼睛是最重要的，轮廓是最次要的。 ? 接下来，是胡子和眼镜。...之前斯坦福大学的实验结果也证实，将模型用在Facebook图片上时，准确率会降至52％。 另外，这套算法在5×5的图像上也有63%和72%的正确率，说明它还能根据皮肤、头发颜色进行分类。...但是5×5的马赛克基本上完全模糊掉了脸部特征，居然也能行！这与两年前Kosinski教授的推测相悖，更让人怀疑结果的可信程度。 ? 实验数据的表示方法也让人怀疑不够客观。...准确率91％的结果会误认9％的直男为同性恋，也就是85人。 该算法还会将9％的同性恋者视为直男，也就是会识别出45人为同性恋。结果在130个“同性恋”中，有三分之二的人其实并不是同性恋。
这个结果，又引来网友们的一波激烈讨论。这一次，大家的关注点不仅仅是准确率本身，还有少年在复现研究中展现出的对AI的观察： 01 凭什么说我是直男 AI到底是靠哪些线索，来判断人类的性向？...实验发现： 男生的眼睛和眉毛，对AI预测性向最有指导意义，鼻子就没有帮助； 而对女生来说，眼睛是最重要的，轮廓是最次要的。 ? 接下来，是胡子和眼镜。...之前斯坦福大学的实验结果也证实，将模型用在Facebook图片上时，准确率会降至52％。 另外，这套算法在5×5的图像上也有63%和72%的正确率，说明它还能根据皮肤、头发颜色进行分类。...但是5×5的马赛克基本上完全模糊掉了脸部特征，居然也能行！这与两年前Kosinski教授的推测相悖，更让人怀疑结果的可信程度。 ? 实验数据的表示方法也让人怀疑不够客观。...准确率91％的结果会误认9％的直男为同性恋，也就是85人。 该算法还会将9％的同性恋者视为直男，也就是会识别出45人为同性恋。结果在130个“同性恋”中，有三分之二的人其实并不是同性恋。
表3-4 用户和订单数据量 把表3-4中的数据拆分成一个订单表，表中主要数据结构见表3-5。 表3-5 订单主要数据结构 表t_order使用user_ID作为分片主键，为什么呢？当时的思路如下。...1）如果使用微服务，对于特定表的分表分库，其影响面只为该表所在的服务，而如果是一个单体架构的应用做分表分库，那会很麻烦。...1）复杂查询慢：很多查询需要跨订单数据库进行，然后再组合结果集，这样的查询比较慢。业界的普遍做法是前面提到的查询分离。...Elasticsearch存放订单ID、用来查询关键字的字段以及查询页面列表里用到的字段，HBase存放订单的全量数据。Elasticsearch先根据用户的查询组合返回查询结果到查询页面。...给大家分享的内容，大家有收获的话可以分享下，想学习更多的话可以到微信公众号里找我，我等你哦。
数据库专题（三）——Mysql ID生成器 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 注：本文是我对ID生成器的见解，如果有偏差欢迎指正。...3）将uniqid的结果，后面跟上长度为3位的随机字符串。将此值用md5的方式加密。...4）根据业务场景需求，可以将数据库的表设置成16个或更多，因为md5的结果是16进制的值，即0-9a-f，则可以根据首位（或末位、或中间固定的任一位），将结果插入到相应的表中，保证平均将数据插入到各表，...，输出的结果也不一样，且同时执行时也保证输出的结果不一样。...因此，此ID生成器可以满足高并发下的生成id，且有保密性。 本文是我对ID生成器的见解，如果有偏差欢迎指正。 ——written by linhxx 2017.07.31
GAN 为什么能做表征学习 GAN 框架中的生成器是一个从随机采样的潜变量（也叫「噪声」）到生成数据之间的前馈映射，学习信号由一个判别器提供，该判别器被训练用于区分真实和生成的数据样本。...在表 1 的实验中，研究者随机采样了 10K 来自官方 ImageNet 训练集的图片，作为验证集，并报告准确率。这一数据集被称为「train_val」。...表 1 实验运行了 500K 步，并基于 train_val 数据集上线性分类器的准确率进行 early-stop。...实验结果 研究人员将模型的最佳效果和最近的无监督学习结果进行了对比。 ?...表 3：BigBiGAN 用于无监督（无条件的）生成 vs [24] 中的无监督 BigGAN 之前得出的结果。 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
、Python、Java、PHP）的语料库。...但是上述提到的模型基本上都是面向自然语言处理，例如掩蔽语言建模、从未标记文本学习上下文表示。...在这部分有两个数据生成器，分别是NL生成器和PL生成器，这两个生成器都用于随机掩码位置集（randomly masked positions）生成合理的备选方案。...结果如下表所示： 性能相比于之前的SOTA模型ROBERTa取得了显著的提高。 2、NL-PL Probing 这部分实验主要研究在不更改参数的的情况下，Code BERT能够学习哪些类型的知识。...实验结果如下： 在编程语言上进行预训练的模型的性能优于ROBERTa 4、泛化能力 那么，在Python、JavaScript、Java、Ruby、PHP、Go这些语言上做的预训练模型能够应用到别的编程语言上吗
训练像素生成器，以同一图像的表示为条件，从图像的掩膜版本中重建原始图像。在推理过程中，像素生成器从一个完全遮蔽的图像生成图像，并以表示生成器的表示为条件。...在RCG的像素生成器训练过程中，对图像进行缩放，使较小的边长为256，然后随机翻转并裁剪为256 × 256。SSL编码器的输入进一步调整为224 × 224，以兼容其位置嵌入大小。...表1 图7：无条件生成图片结果 RDM可以促进类条件表示的生成，从而使RCG也能很好地进行Class-conditional 图像生成。证明了RCG的有效性，进一步凸显了自条件图像生成的巨大潜力。...图8：类别条件生成图片结果 图9：真实图像表征为条件的生成结果 消融实验 本部分对RCG的三个核心部件进行了全面的消融研究。...默认设置在表中用灰色标注。除非另有声明，在每个组件的单独消融过程中，所有其他属性和模块都设置为默认设置。 表2：消融实验定量结果 表3：消融实验定量结果
在这些实验中，这些细胞有两个状态，分别表示为 0 和 1，所以规则可以通过一个表格进行汇总，它将邻域状态（状态的三元组）映射为中心细胞的下一个状态。...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）。...他们不被认为是真正的随机，因为： 它们中的许多产生规律性序列，可以通过统计来检测。 例如，C 标准库中的rand的原始实现，使用了线性同余生成器，生成器生成的序列具有易于检测的序列相关性。...rows和col是数组的维数，而i是我们应该计算的时间步骤的索引。 我用i来表示数组的行，它们对应于时间，j表示对应于空间的列。 在step内部，我们遍历第i行的元素。...mode参数决定结果的大小。 你可以阅读 NumPy 文档中的详细信息，但是当模式为'same'时，结果与输入大小相同。 5.12 CA 表 现在还差一步。
2.伪随机数 Pseudo-Random Number 真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。...通过时间设置种子的值：srand （（unsigned）time（NULL））; 这时候再运行，每次都会得出不同的结果了。 这里srand函数的定义就是：随机数生成器的初始化函数。...那么，我想让产生的随机数在1-100范围内，用int random = rand（）%100，这样行吗？ 当然不行！！ 是，没错，结果都是在范围内的。...，使用PHP语言编写的。...同样是windows平台的PHP语言，使用mt_rand()这个改进了的随机数生成函数的话也不会发现明显的规律。
GAN包括两个网络:生成器G和鉴别器D。生成器G从先验分布P(Z)中提取的随机向量z作为输入，训练生成合成图像。通常选择正态或均匀分布为先验分布。...由于在Z空间中表示的图像通常是有意义的，所以直接访问Z空间中给定图片的映射，对于诸如检索或分类的辨别任务可能是有用的。人们也希望能够访问Z空间，以便处理原始图像。因此，我们可能希望反转生成器。...Omniglot数据集由来自50种不同字母表的字符，其中每种字母表至少有14个不同的字符。Omniglot数据集有一个背景数据集，用于训练和测试数据集。...三、实验结果 图5为Omniglot数据集的实验结果。 ? 图6为Shoes数据集的实验结果。 ? 图7为CelebA数据集的实验结果。 ?...表1为不同模型在三个数据集上的MSE。 ? 四、总结 GAN的生成器学习映射G : Z → X，在Z空间中某个的z值产生在图像空间中和图像x相似的样本。
WS-flex图形生成器。WS-flex图生成器能生成广泛图度量覆盖的图，几乎涵盖所有经典随机生成器生成的图，如图3。WS-flex通过放宽WS模型中节点具有相同度数的约束实现。...WS-flex由节点n、平均度k和重新布线概率p参数化，边的数量为e=bn*k/2c。生成器首先创建环形图，然后随机选择节点并连接到最近相邻节点，最后以概率p随机重新连接边。...我们使用5个不同的随机种子训练所有MLP模型，并报告平均结果。...5 结果 本节总结了实验结果，包括不同任务和架构上的采样关系图top-1错误，以及每个采样图的图度量（平均路径长度L和聚类系数C）。...结果以图形测量与预测性能的热图形式呈现（图4(a)(c)(f)）。 图4 关键结果。所有实验的计算预算都受到严格控制。每个可视化结果都是至少3个随机种子的平均值。
作者针对每个标题生成器进行了五种不同变体的实验：(a) 在每个纪元随机选择10个提取标题中的一个；(b) 只使用对应中间帧的标题（即所有纪元中使用相同的标签）；(c) 只使用最佳标题（基于CLIPscore...在表3中，作者通过采用两个标题生成器ClipCap和BLIP，来测试这一假设，然后将它们的标签进行集成。结果显示，在大多数度量标准上，比单个标题生成器的性能略好。...Appendix 本附录提供了在全监督设置下的实验（附录A部分），替代方法的结果（附录B部分），额外的评估（附录C部分），关于选择字幕和组合字幕生成器的分析（附录D部分），关于BLIP初始化实验的实施细节...然后，作者将一个文本 Query （也用S-BERT嵌入）与这个视频表示使用余弦相似度进行比较。在表4中，作者总结了结果。...作者从实验中发现，在摘要前随机抽样一个原始字幕有助于提供更长的字幕，其中包含局部和全局信息（即，当prepend列不为空时，表5的结果有所改善，例如，37.5对比35.9）。
给定一个包含 N 个样本的 batch，h^i 表示深度卷积网络第 i 层的激活，C^i 表示该卷积层中的通道数，H^i 和 W^i 分别表示该层激活图的高和宽。...此外，与现有的分类条件生成器相似，这一新生成器可以输入随机向量，提供一种简单自然的多模式合成方法。 图 4 阐明了生成器架构，其采用了具有上采样层的几个 ResNet 块。...图 3：给定统一分割图的对比结果：SPADE 生成器生成了貌似真实的纹理，pix2pixHD 因归一化层后语义信息的丢失生成了完全相同的输出。 ?...实验 研究者将 Spectral Norm 应用于生成器和判别器的所有层。生成器和判别器的学习率分别设置为 0.0001 和 0.0004。...此外，本研究中所有层上深度更小的简洁模型超越了所有基线。 ? 表 4：SPADE 生成器的配置有所不同。研究者改变了生成器的输入、作用于分割图的卷积核大小、网络容量和无参数归一化方法。
）对模型设计选择进行了全面的实证分析和消融实验 （4）表征学习目标还有助于无条件图像生成，并展示无条件ImageNet生成的最新结果 2、BigBiGAN BiGAN、ALI方法作为GAN框架的扩展，能够学习可以用作推理模型或特征表示的编码器...的容量： 为了证明生成器 ? 在表征学习中的重要性，作者改变生成器的容量观察对结果的影响。实验结果表明，好的图像生成器模型能提高表征学习能力。 带有不同分辨率的 ? 的高分辨率 ?...表1：BigBiGAN变体的结果 在生成图像的IS和FID中，以及ImageNet top-1分类准确率，根据从训练集中随机抽样的10K图像的分割计算，称为Train分裂。...每行中基本设置的更改用蓝色突出显示。具有误差范围的结果（写为“μ±σ”）是具有不同随机种子的三次运行的平均值和标准偏差。 ?...表3：无监督（无条件）生成的BigBiGAN与已有的无监督BigGAN的比较结果 作者将“伪标签”方法指定为SL（单标签）或聚类。
这位发帖的博士生注意到，周围有一小群人(称为Group X)为通过会议的同行评审（peer review）而且夸大其研究结果。 这张图则很好的诠释了夸大实验结果的后果： ?...论文设定了一个故事情节（storyline），使得论证的数量远远超过了它应该达到的水平。为了支持这些论证，他们夸大了实验的结果(包括一些被人为操纵的图表、数据等) ，以使它看起来更吸引同行审查。...Group X 会特别选择那些评审人员对夸大的结果不那么怀疑的主题和领域来发表论文。 ?...帖子的作者表示自己还和 Group X 的一些人谈论过这个问题，他了解到这些人对做研究一点也不感兴趣，他们读博士的唯一目的就是在一家薪水丰厚的公司找份工作。...最后，作者还表示并不是要以偏概全，这仅仅只是基于他接触过的一小部分人而已，他也见过非常多对于研究充满热情的博士生和研究人员。 对此，你是如何看待这种现象的呢？
下表 3 展示了 ARAML 模型的实现细节： ? 表 3：ARAML 模型的实现细节。G/D/LM 分别表示约束采样中使用的生成器/判别器/语言模型。...代码和数据集地址：https://github.com/kepei1106/ARAML 实验结果 ? 表 4：在 COCO 和 EMNLP2017 WMT 数据集上的自动评估结果。...每个指标对应的数字是均值和标准差。 ? 表 5：在 WeiboDial 数据集上的人工评估结果。...Win、Lose 和 Tie 对应的百分比分数分别表示 ARAML 模型与基线模型对比时的胜率、负率和平率。 表 7 展示了模型在 COCO 数据集上生成的样本。...而 ARAML 模型表现优异，它能够生成语法无误、表达连贯的句子。 ? 表 7：在 COCO 数据集上的生成句子示例。红色字表示语法错误，蓝色文本表示重复表达，绿色文本表示不连贯表述。
(a)(b)分别表示纯同质和纯异质图，(c)(d)图中每个节点都与每一类型的节点相连，(e)(f)表示的是节点独立于标签的随机图。可以看到 与类别数量、类别的平衡性无关。 ?...表1 我们测试了提升后的非同质图数据集的效果，如表1所示。其中#C是节点类别的数量，#G/T是图或者任务的数量。 ? 表2 表2列出了在我们扩展后的数据集上每种方法训练的结果。...每个数据集的最佳结果用蓝色标注。我们的新度量和新数据集揭示了非同质节点分类的几个重要属性。首先，仅使用节点特征的方法和仅使用图拓扑的方法都表现出比随机方法更好的性能，从而证明了我们数据集的质量。...表3 这些结果证明对不平衡节点分类任务采用过采样算法是有优势的。也证实了GraphSMoTE可以生成更多的真实样本。...表5 表5分别展示了转导节点分类和归纳节点分类实验上WIDEN模型和其他SOTA模型的结果。可以看到WIDEN模型表现优于其他的SOTA模型。 05 ?
，那么3D数据可以描述为由 个立方体构成的魔方，其中 表示向下取整操作。...2.2 自监督：恢复魔方 根据上一小节的定义，3D的医学影像数据可以看成是由一系列立方体构成的魔方，根据魔方的规则随机在矢状面、冠状面和轴向面上对立方体层进行旋转，就可以获得打乱后的3D数据。...具体算法可见下图，算法核心是如下两步： 迭代选取矢状面、冠状面和轴向面中的一个作为基准方位 对于选定的方位，选取 个立方体层 (cube layers)，随机旋转 角度 ?...综上，整个模型的学习目标可以表示为， 其中 在文章的实验中被设置为10. 2.5 迁移学习 框架在魔方恢复任务中完成自监督学习后，生成器已经能够学到3D医学影像数据中的解剖信息，再通过将生成器的最后一层替换为分割输出层...3 实验结果 这里我只给出论文中的部分实验结果，具体的实验结果分析以及实验和参数的设置请看原文。 ? ? ? [1] https://arxiv.org/pdf/2007.08826
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