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。
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：
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。
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！
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。
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：
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!!!
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
今天给大家介绍的是德州农工大学Xuxi Chen等人在ICML2020上发表的一篇名为“Self-PU: Self Boosted and Calibrated Positive-Unlabeled Training”的文章。许多现实世界的应用领域必须解决Positive-Unlabeled (PU) learning问题，即从大量的无标记数据和少数有标记的正示例中训练一个二分类器。虽然目前最先进的方法采用了重要性重加权来设计各种风险估计器，但它们忽略了模型本身的学习能力，而这本来可以提供可靠的监督。这促使作者提出了一种新型的Self-PU learning框架，该框架将PU learning与self-training无缝结合。self- PU learning包含了三个self导向的模块:自适应地发现和增强确信的正/负例子的self-paced训练算法; self-calibrated实例感知损失;以及一个引入教师-学生学习作为PU学习有效正则化的self-distillation方案。作者在通用PU learning基准(MNIST和CIFAR-10)上展示了Self-PU的最先进性能，与最新的竞争对手相比具有优势。此外，还研究了PU学习在现实世界中的应用，即对阿尔茨海默病的脑图像进行分类。与现有方法相比，Self-PU在著名的阿尔茨海默病神经成像(ADNI)数据库上获得了显著改进的结果。
顾名思义，这是将图像分割为多个部分的过程。在这个过程中，图像中的每个像素都与一个对象类型相关联。图像分割主要有两种类型：语义分割和实例分割。
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】Science合作期刊Intelligent Computing发表新论文，中国科学院计算所徐志伟教授牵头组织的“低熵云计算”专辑正式出版，收入了来自中国科学院计算所、中国科学院深圳先进技术研究院、香港中文大学、鹏城实验室、天津大学等单位的五篇投稿，得到了孙凝晖院士、陈云霁研究员、包云岗研究员等知名学者的支持，系统的介绍了“低熵云计算”的技术内涵。此外，西安电子科技大学韩根全教授及其合作者发表用于智能计算的铁电器件相关综述，郝跃院士作为共同作者参与了
上一篇文章中介绍了消息验证码，这篇文章咱们来聊聊随机数。随机数看起来是一个很简单的概念，不论哪种编程语言都提供了简单的生成随机数的方法，有必要单独写一篇文章么？
最近换了 mac M1 加 IDEA2021 后，发现问题还真不少，先是解决了卡顿问题后，tomcat 启动时间从原来的十几秒，变成20分钟！！！超不正常。
选自Hackernoon 作者：Sahil Singla 机器之心编译 参与：黄小天、路雪 近日，Sahil Singla 在 Medium 上发表了一篇题为《A new kind of pooling layer for faster and sharper convergence》的文章，提出一种可实现更快更好收敛的新型池化层 sort_pool2d，表现优于最大池化层，同时解决了最大池化层无法使用来自多层激活函数信息的问题，以及反向传播只会提升最大池化的激活函数的问题。作者还给出了该池化层的代码实现。
本文分析GO语言包中的"crypto/rand"和"math/rand"，芯链HPB系统的区块链随机数，并给出了权衡效率和随机性，并给出了一款区块链摇号抽奖系统如何实现随机数的算法和流程。
本文总结了2020图像分割的相关内容，包括架构，损失函数，数据集，框架的整理，内容非常详细完整，适合入门者阅读上手。
自从马斯克入主Twitter之后，Twitter自身问题的热度似乎有霸榜的趋势，各种吐槽，各种抱怨，各种摆烂，各种矛盾都像礼花似的喷射向天空，只可惜带来的不是绚烂的风景，而是乌云和阴影。
肺静脉隔离 (PVI) 通常是转诊心房颤动 (AF) 导管消融患者的第一个手术。指数 PVI 的程序成功率在 15-75% 之间变化。造成这种情况的一个重要原因可能是由于导管尖端与组织接触不足而形成非透壁病变。最近的发展使测量导管尖端接触心肌的力成为可能。然而，为了确定最佳射频功率和应用时间，还需要了解局部心肌厚度。使用心脏计算机断层扫描 (CCT) 的无创 3 维成像可以准确地提供有关左心房 (LA) 壁厚度的信息。新的序列设计还能够使用心脏磁共振 (CMR) 获得 LA 壁厚度。在评估临床效用之前，需要确定这些参数的可靠性。
生态系统（Ecosystem）原本是一个生物学术语，意思是由一些生命体相互依存、相互制约而形成的大系统，就像我们学生时代在生物学课堂上学到的那样。隐喻无处不在，人们把这个术语移植到了 IT 领域中来，比如我们常说的“软件生态系统”，实际上，这个问题涉及到所谓“巨型系统”、“复杂系统”、“异构系统”等等，那么——
人工神经网络如何理解我们大脑的神经网络? 在3月24日至26日的周末，ycombinator支持的创业公司DeepGram举办了一场深度学习黑客马拉松。参加这个周末活动的人包括谷歌大脑的发言人和法官。
Windows开发环境：Windows 7 64bit、Windows 10 64bit
环境说明 系统版本：CentOS 7.2 x86_64 软件版本：jdk-8u171、tomcat-8.0.27 Jdk的下载地址 Tomcat的下载地址
由于制作免杀时经常要用到的一些加解密和字符串转换，经常要切换另一个项目或要打开另一个工具来进行加解密或转换，切换另一个项目非常麻烦，使用的工具又不能完全满足我的要求，还要自己进行调整，如果工具是java写的打开还会非常慢，于是我按照本人的习惯，将我制作免杀时经常要用到的一些功能集成到了一个小工具中，使用C++编写，使用起来小巧快速。
卷积神经网络最早是为了解决图像识别的问题,现在也用在时间序列数据和文本数据处理当中,卷积神经网络对于数据特征的提取不用额外进行,在对网络的训练的过程当中,网络会自动提取主要的特征.
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