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。
在.NET Framework时代,我们生成验证码大多都是用System.Drawing。
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。
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)
在之前的文章中,我们聊过了一些和 Faiss 相关的事情,包括如何将数据转换为向量、如何挑选索引类型、如何简单加速向量检索性能、以及如何实现简单的语义搜索功能。也曾提到会聊聊更多实际场景中向量数据库的用法,揭开所谓大厂里的核心服务的神秘面纱,比如:实现简单的搜索引擎、推荐系统、风控系统等等。
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,
今天发现了一个好玩的命令,该命令会根据二八原则给出命令的常用场景示例,支持在近20种语言环境下运行,通过tldr --update更新本地命令库。什么--help和man都弱爆了。
在日常生活中,随机数实际上经常遇到,想丢骰子,抓阄,还有抽签。呵呵,非常简单就可以实现。那么在做程序设计,真的要通过自己程序设计出随机数那还真的不简单了。现在很多都是操作系统内核会提供相应的api,这些原始参数是获取一些计算机运行原始信息,如内存,电压,物理信号等等,它的值在一个时间段可以保证是唯一的了。好了,废话我就不说了。呵呵。
vSphere是VMware推出的虚化平台套件,包含 ESXi、vCenter Server 等一系列的软件。其中 vCenter Server 为 ESXi 的控制中心,可从单一控制点统一管理数据中心的所有 vSphere 主机和虚拟机,使得 IT 管理员能够提高控制能力,简化入场任务,并降低 IT 环境的管理复杂性与成本。
在最新版的 .NET 平台中,微软在逐步放弃 System.Drawing.Imaging ,给出的理由如下:
在做完一个python项目之后,我们经常要考虑对软件的性能进行优化。那么我们需要一个软件优化的思路,首先我们需要明确软件本身代码以及函数的瓶颈,最理想的情况就是有这样一个工具,能够将一个目标函数的代码每一行的性能都评估出来,这样我们可以针对所有代码中性能最差的那一部分,来进行针对性的优化。开源库line_profiler就做了一个这样的工作,开源地址:github.com/rkern/line_profiler。下面让我们一起看下该工具的安装和使用详情。
Python的线程因为解释器锁的设计,所以不能充分利用CPU,只能通过进程来实现多核利用 性能考虑的话,底层还是不要用Py,进程切换效率太低,Py多做为脚本层的胶水语言
这边文章不是一个如何引导,尽管它确实展示了如何编译和调试共享库和可执行文件。为了解动态加载的内部工作方式进行了优化。写这篇文章是为了消除我在该主题上的知识欠缺,以便成为一名更好的程序员。我希望它也能帮助您变得更好。
日常生活中,会经常用到随机数,使用场景非常广泛,例如买彩票、丢骰子、抽签、年会抽奖等。
周末的深夜,Linux老大发布了紧急会议通知,召集CPU、内存、硬盘等所有硬件,以及git、 vim、浏览器、c、 Java等所有软件参会。
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:
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。
If you’re running Linux or one of the BSDs on an Intel platform, you may have been told that you have a hardware random number generator (RNG) in your chipset. Recent kernels of Linux, OpenBSD, FreeBSD, and NetBSD all include drivers for these devices.
1.adminServer配置 base_domain/servers/AdminServer下新建文件夹security 同时里面创建一个新的文件boot.properties
/dev/random 存储着系统当前运行环境的实时数据,是阻塞的随机数发生器,读取有时需要等待。
但是要记住所有的命令,任何人可能都无法完成,其次,Linux的命令都带有十分多的参数。
上文:问题:springboot多配置中心,解决无法同步更新(nacos/consul)
前辈在review的时候说怎么这么复杂,Python中有一个专门生成各类假数据的库:Faker,你去了解下。
利用 mysql_random_load 工具连接MySQL写入数据时,性能非常非常低。
CPU:Intel Xeon E5-2699 v4 显卡:Nvidia Tesla P100 操作系统:CentOS 7.4
collections模块 namedtuple #命名元组 #生成可以使用名字来访问元素内容的tuple from collections import namedtuple Point = namedtuple('point',['x','y']) #一个点的命名元组 p = Point(1,2) print(p.x,p.y) deque #双端队列 #可以从头尾存取元素 from collections import deque dp = deque([1,2,3]) #
最近在研究Linux内核random这一块的代码,在阅读源码的过程中,偶然发现代码中有个地方写的不规范,于是就踏上了向Linux社区提交patch的路。
最近使用这两个设备的时候,发现 /dev/random生成随机数很慢;于是就查了查:
假设我们想设计一个定时任务,比如每天定时的用python来测试服务是否在正常运行,但是又不希望每天登录到系统后台去查看服务状态。这里我们就可以采取python的smtp模块进行任务结果广播,申请一个公共邮箱,每次python执行完定时的测试任务后,调用smtp的接口将测试结果广播给需要接收的人的邮箱中。这就使得,我们可以在移动端就能按照我们的意愿实时监测系统的状态。
joomscan:https://github.com/OWASP/joomscan
Python 是门多才多艺的语言,既可以写后端,也可以做数据分析,既可以智能化运维,也可以搞渗透,既可以写爬虫,又可以做机器学习深度学习。然而,Python 的缺点也很明显,它的速度有点慢。
大家好, 你可能正在使用基于GUI的界面来执行日常任务。但是你知道吗,仅使用终端就可以执行相同的任务和一些高级任务,而且效率更高。如果你想提高编码效率和速度,或者想对终端命令有深刻的了解,终端命令不仅可以在Linux发行版上安装软件,还可以做更多的事情。
有任务需要处理一堆收集来得开源数据集,在服务器单机跑了一天才给结果,多方咨询有HPC可以用,或者叫supercomputer,或者叫计算机集群,大部分的简称grid。看了wiki、confluence,给出一堆链接在脑海中织出密密麻麻的蜘蛛网——无从下手。居然没有use case出发端到端的参考demo,真是无力吐槽。自力更生求助google,youtube,stack overflow,梳理下来,简而言之,可以理解分而治之多线程的多处理核(cpu/gpu)的版本,涉及算力资源调度引入slurm,涉及通讯引入mpi。
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。
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。
自打进入技术运维领域,相信很多小伙伴每日都是技术身傍(绑),Linux 、docker、k8s、devops,发布、升级、当然可能还有“删库”
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。
courseList = ['python', 'java', 'mysql', 'linux', '接口测试', '性能测试', '自动化测试','数据结构与算法']
/dev/random设备提供的不是伪随机数据,而是基于环境中的真实随机因素(即背景噪声作为熵源)的随机数据。
本来想研究清除 evtx 的事件 id 对应的 ip..暂时没有发现适合编辑 evtx 的脚本代码. 所以文中结尾的 powershell 脚本就出来了
如果你需要更安全的随机数,建议使用 libsodium 的接口 randombytes,
Code # -*- coding:utf8 -*- import string import urllib2 import re import time import random class CSDN_Spider: def __init__(self,url): self.myUrl = url self.datas = [] print u"爬虫已启动...." def csdn(self): url = self
234 344 737 314 431 423 823 503 703 654
运维小事件 Linux系统 系统随机数 # 两种获取随机值的伪设备 /dev/random /dev/urandom cat /dev/urandom |od -x | tr -d ' '| head -n 1 random 通过进程中断获取随机数,如果中断次数不够会阻塞程序,而urandom是不会阻塞程序,所以random的精度高urandom低些还可能会有重复
前言: 一般生成随机数,可以用glibc提供的random()函数,不过这个是伪随机的函数,所以一般会在使用使用random函数之前初始化种子:srandom(time()),或者使用srandom(getpid())。但是,两次使用的种子相同的情况下,会得到相同的随机数!简单做一个实验,使用同一个seed,两次生成100个随机数,它们是相同的数列!原因也很简单,通过相同的算法做hash或者移位或者加减,必然会得到同样的结果。 所以,/dev/random出现了。用来生成随机数,避免生成相同的数列的随机数!
Snap是Canonical为使用Linux内核的操作系统开发的软件打包和部署系统。这些包(称为 snaps)和使用它们的工具 snapd 可在一系列 Linux 发行版中工作。
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。rand() 已经不是很推荐使用了,mt_rand() 的生成速度更快一些,也是现在的主流函数,而加密的伪随机数生成函数则是密码安全的,速度会比 mt_rand() 略慢一点。它需要依赖操作系统的一些函数,这个我们后面再说。
Java中的Random其实是伪随机的, 是根据seed 和算法生成的看似随机的数序.
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