线性同余生成器给出错误的输出_获取“线性同余生成器”的X值_线性同余生成器的浮点异常(核心转储) - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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伪随机数

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。...该类的实例是线程安全的，多线程并发使用可能会遇到争用问题，这时可用 ThreadLocalRandom 来解决这个问题，此外还有 SecureRandom 、SplittableRandom 随机生成器...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...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

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Secure Randomness in Go 1.22

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。...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）。...使用 Go 1.20，这个错误是一个严重的安全问题，值得详细调查以了解损害的程度。密钥被用在哪里？密钥是如何暴露的？是否有其他随机输出暴露，可能让攻击者推导出密钥？等等。...https://www.tuhs.org/pipermail/tuhs/2024-March/029587.html [6] 线性同余生成器（LCGs）: https://en.wikipedia.org

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C++ 中的随机标头系列1

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。...min：它给出成员 operator() 返回的最小值。 max：它给出成员 operator() 返回的最大值。...： 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 operator()...max：它返回operator()给出的最大值。 min：它返回 operator（）给出的最小值。...max：它返回operator()给出的最大值。 min：它返回 operator（）给出的最小值。

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泰坦陨落2 WP

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 = .....seed, 5)print(random_numbers)#[3771924608, 3319331295, 583630258, 2401321321, 611326900]简单分析一下：我们需要通过输出的...583630258x3 = 2401321321x4 = 611326900seed = recover_seed(x0, x1)print(seed) # 输出恢复的种子...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。...print("Decrypted Flag:", decrypted_flag) 输出解密后的 flag用seed来解flag：expdef xor_encrypt_decrypt(data, key)

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人类对随机数的探索：如何才能生成一个均匀的随机数列

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）。...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。...梅森旋转随机数生成器并不是一种 CSPRNG，因为如果可以给定大量的先前序列样本，后面的数字可以预计出来。...没有人知道这个问题的答案。我猜某些地方的某些人一定知道，可是他们也一定不会公开。采用硬件随机数生成器 PEDOUBLER 生成的随机数。...REDOUBLER和无限噪声 TRNG是两个开源硬件随机数生成器，链接中给出他们的 Github 源码地址。

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谈谈随机数的使用

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。...根本原因是，除了有一个伪随机序列之外，还有一个真随机事件，即玩家开宝箱的时机选择。用软件工程的话来说，宝箱1和宝箱2通过一个全局变量（同一个线性同余序列）耦合在一起了，他们不是正交的。

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硬核 - Java 随机数相关 API 的演进与思考（上）

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）。...线性反馈移位寄存器算法线性反馈移位寄存器（Linear feedback shift register，LFSR）是指给定前一状态的输出，将该输出的线性函数再用作输入的移位寄存器。...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

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cc++产生随机数

，如果你第二次运行的时候输出结果仍和第一次一样。...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。

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自制头像生成器_dc动漫头像女

二、生成器与判别器设计生成器相关参量，噪声向量z维度:100 标签向量y维度:10(如果有的话) 生成器features控制参量gf标量值:64 生成器features控制参量gfc标量值...-转置卷积-> 64,64,3 含标签训练，所谓的concat实际就是把features和y进行拼接，新参量： z=110，yb = 1,1,10 110 -线性层-> 1024...1024 -concat-> 1034 -线性层-> 1 三、结果查看生成器损失判别器real损失判别器fake损失判别器总损失从训练过程中来看，经历了初期的下降之后，几个loss...值均会在波动中维持一个动态平衡，而GAN的loss值并不能直接反应训练结果，所以我们需要直接看输出图。...本次实验中一功运行了23个epoch，这里给出每个epoch开始的输出以及最后的的一张输出，以供参考：发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/

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教程 | 无需反向传播的深度学习：DeepMind的合成梯度

这使得（大部分情况下）单个层独立学习，提升了训练的速度。 ? 上图（论文中）对于所发生的事情（从左到右）给出了非常直观的解释。圆角的正方形是层，菱形物体是（我称其为）合成梯度生成器。...所以，现在我们知道合成梯度是由另一个神经网络训练的，该神经网络基于某一层的输出给出相应的梯度预测。...论文还显示，任何其他相关的信息均可以被用作合成梯度生成器网络的输入，但在论文中，好像只有该层的输出用于正常的前馈网络。此外，论文甚至指出可以使用单线性层作为合成梯度生成器。太厉害了，我们要尝试一下。...权重是我们用于从输入到输出的线性变换的矩阵（就像普通的线性层），根据需要，我们也可以包含一个非线性输出函数，它将非线性放置在我们的输出网络中。...最后，它反向传播错误并传入至上一层，并将其返回。 update 可能是最简单的方法。它只需要在权重的输出中使用导数，并使用它来进行权重更新。

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keras doc 5 泛型与常用层

输入数据，与fit一样，是numpy array或numpy array的list y：标签，numpy array batch_size：整数，含义同fit的同名参数 verbose：含义同fit的同名参数...model.metrics_names将给出list中各个值的含义。...例如，该函数允许我们在CPU上进行实时的数据提升，同时在GPU上进行模型训练函数的参数是： generator：生成器函数，生成器的输出应该为：一个形如（inputs，targets）的tuple...verbose：日志显示，0为不在标准输出流输出日志信息，1为输出进度条记录，2为每个epoch输出一行记录 validation_data：具有以下三种形式之一生成验证集的生成器一个形如（inputs...(input_dim,output_dim)线性层的输出的最大值为输出。

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生成安全的随机数

0x01：生产随机数的方式 Math.random()0到1之间随机数 java.util.Random伪随机数（线性同余法生成） java.security.SecureRandom真随机数 java.util.concurrent.ThreadLocalRandom...0x03：java.util.Random伪随机数 java.util.Random采用线性同余法伪随机数生成器（linear congruential pseudorandom number generator...，所以输出是确定的。...]），要求种子必须是不可预知的，产生非确定性输出。...每一个线程有一个独立的随机数生成器，用于并发产生随机数，能够解决多个线程发生的竞争争夺，效率更高。

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python3 基础（4）-装饰器、生成

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)； ...而生成器节省大量的空间，因为生成器只有在调用时才会生成相应的数据。...生成器的实现：方法一：列表生成式。...f = fib(100) #当获取生成器的值的数量超过总的数量时会报错 while True: x = f....这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流，Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据，直到没有数据时抛出StopIteration错误。

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Deep learning基于theano的keras学习笔记（1）-Sequential模型

Sequential模型，顾名思义，就是多个网络层的线性堆叠建立模型有两种方式：一是向layer添加list的方式，二是通过.add()方式一层层添加（一个add为一层），具体可见如下代码 #引入...：含义同fit的同名参数，但只能取0或1 #sample_weight：numpy array，含义同fit的同名参数本函数返回一个测试误差的标量值（如果模型没有其他评价指标），或一个标量的list...model.metrics_names将给出list中各个值的含义 ---------- #predict predict(self, x, batch_size=32, verbose=0)...，生成器的输出应该为：一个形如（inputs，targets）的tuple 一个形如（inputs, targets,sample_weight）的tuple。...#verbose：日志显示，0为不在标准输出流输出日志信息，1为输出进度条记录，2为每个epoch输出一行记录 #validation_data：具有以下三种形式之一生成验证集的生成器

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keras doc 4 使用陷阱与模型

卷积核与所使用的后端不匹配，不会报任何错误，因为它们的shape是完全一致的，没有方法能够检测出这种错误。在使用预训练模型时，一个建议是首先找一些测试样本，看看模型的表现是否与预计的一致。...输入数据，与fit一样，是numpy array或numpy array的list y：标签，numpy array batch_size：整数，含义同fit的同名参数 verbose：含义同fit的同名参数...model.metrics_names将给出list中各个值的含义。...例如，该函数允许我们在CPU上进行实时的数据提升，同时在GPU上进行模型训练函数的参数是： generator：生成器函数，生成器的输出应该为：一个形如（inputs，targets）的tuple...verbose：日志显示，0为不在标准输出流输出日志信息，1为输出进度条记录，2为每个epoch输出一行记录 validation_data：具有以下三种形式之一生成验证集的生成器一个形如（inputs

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前端面试题合集，你还在抱怨收不到offer？

2.3、第三套面试题 ---- 用尽可能多的方法找出数组中重复出现过的元素例如：[1，2，4，4，3，3，1，5，3] 输出：[1，3，4] 作者补充：若给出多种方式，请分别给出他们的复杂度给定一些文档...并给出算法的时间/空间复杂度。 2.6、第六套面试题 ---- 请写出超链接的顺序或者你在初始样式中的链接方法。...不用循环，创建一个长度为 100 的数组，并且每个元素的值等于它的下标。当项目的某个模块发生问题了，你是怎么定位错误的？你常用的测试工具是什么？ HTML5 中如何嵌入音频？...源与目标资源位于同域之下，JQuery 中 JSONP 是异步进行的么？跨域时是异步么？目前熟练使用的前端框架有哪些？...2.14、第十四套面试题 ---- 请写出代码输出结果。请写出代码输出结果。请写出代码输出结果。最后再送大家一句话往事不足够，余生不强求。

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【JavaSE专栏42】Java常用类Random解析，伪随机数的生成

主打方向：Vue、SpringBoot、微信小程序本文讲解了 Java 中常用类 Random 的语法、使用说明和应用场景，并给出了样例代码。...Random类内部使用了一个 48 位的种子值，通过一个线性同余算法来生成下一个随机数。...线性同余算法是一种简单而高效的伪随机数生成算法，其公式为： seed = ( seed * 0x5DEECE66DL + 0xBL) & ((1L << 48) - 1) 。...测试和调试：在软件测试和调试过程中，可以使用随机数生成器模拟随机的输入条件，提高测试覆盖率和检测问题的能力。...---- 六、总结本文讲解了 Java 中常用类 Random 的语法、使用说明和应用场景，并给出了样例代码。

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关于强化学习(2)

中的时间依赖的变量 ? 联系起来, 对应的 ? 以时间为索引的集合 ? , 其中 ? 中的变量并不依赖于时间, 在 ? 中的 ? 就对应 ? 中的 ? . 给出参数 ? 的增量形式: ?...需要注意的是baseline是独立于其他变量和输出的, 我们称具有以上格式的算法为段落式的REINFORCE算法给出完整的权值修改公式: ?...多参数分布的REINFORCE REINFORCE框架的一个有趣的应用就是对于单元的学习算法的发展决定了它们的随机标量输出, 输出来自于多参数分布而不是使用半线性随机单元的单参数分布....我们只需要将无偏估计进行反向传播即可 7.2 通过随机数字生成器的反向传播考虑一个随机的半线性单元, 并且假设有这么一个函数 ? , ? 对输出 ?...的非线性函数的话. 然而, 如果输出是一个随机数生成器, 可以被写成一个参数可微的函数, 那么我们就可以利用确定性的计算. 考虑一个正态随机数生成器, 比如高斯单元, 输出 ? 根据 ? 和 ?

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使用GAN生成逼真的人脸

造成这种攻击的原因是，大多数机器学习模型都是从有限的数据中学习的，这是一个巨大的缺点，因为它很容易过度拟合。同样，输入和输出之间的映射几乎是线性的。...尽管看起来各个类之间的分隔边界似乎是线性的，但实际上它们是由线性组成的，即使特征空间中某个点的微小变化也可能导致数据分类错误。 GAN如何工作？...此更大的模型将用于使用鉴别器模型计算的输出和误差来训练生成器中的模型权重。区分模型是单独训练的，因此，在此较大的GAN模型中，模型权重被标记为不可训练，以确保仅更新生成器模型的权重。...这个更大的GAN模型将潜在空间中的一个点作为输入，使用生成器模型生成图像，将其作为输入馈送到鉴别器模型，然后输出或分类为真实或伪造。由于鉴别器的输出是S形的，因此我们使用二进制交叉熵来表示损失。...这种进展为GAN的整体收敛提出了一个问题：随着时间的流逝，鉴别器反馈的意义逐渐减弱。如果GAN继续进行训练，直到判别器给出完全随机的反馈，则生成器将开始根据垃圾反馈进行训练，其质量可能会下降。

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读《图解密码技术》(三):密钥、随机数和应用技术

PBE 的加密可以用下图来表示：主要有三个步骤：生成 KEK 首先，通过伪随机数生成器生成一个被称为盐(salt)的随机数。然后，将盐和口令一起输入单向散列函数，输出的结果就是 KEK。...具体的伪随机数生成器具体的伪随机数生成器有很多，书中介绍了五种：杂乱的方法、线性同余法、单向散列函数法、密码法、ANSI X9.17。...线性同余法线性同余法就是将当前的伪随机数值乘以 A 再加上 C，然后将除以 M 得到的余数作为下一个伪随机数。其中，A、C、M都是常量，且 A 和 C 需要小于 M。...C 语言的库函数 rand，以及Java 的 Random 类，都采用了线性同余法。线性同余法并不具备不可预测性，因此不可以用于密码技术。...当协议中途发生错误时，就会通过警告协议传达给对方。警告协议负责在发生错误时将错误传达给对方。如果没有发生错误，则会使用应用数据协议来进行通信。应用数据协议用于和通信对象之间传送应用数据。

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