CFHTTP:先请求快，后慢
目前我在使用 CF10 的 CFHTTP 时遇到了很多麻烦. 首先，我的测试脚本:
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在 Matlab 中计算二维点列表的熵
我有一个像这样的数组中的点列表 points = [[1,2];[2,5];[7,1]...[x,y]] x 在 0 到 1020 之间，y 在 0 到 1920 之间. 如何在 Matlab 中计算点数组的熵? 非常感谢！ 解决方案 我假设您想将每个 [x,y] 点视为一个数据点.让我们定义一些示例数据: A = [[1,2];[2,5];[7,1];[1,2]];
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如何计算文件的熵?
如何计算文件的熵?(或者我们只是说一堆字节) 我有一个想法，但我不确定它在数学上是否正确. 我的想法如下: 创建一个包含 256 个整数(全为零)的数组. 遍历文件和它的每个字节， 增加数组中的对应位置. 最后:计算数组的“平均值". 用零初始化计数器， 并且对于数组的每个条目: 添加条目的差异到柜台“平均". 好吧，现在我被卡住了.如何以这种方式“投影"计数器结果
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如何获得真正的随机数据，而不是像 CSRNG 那样输入 PRNG 种子的随机数据?
据我所知，像 RNGCryptoServiceProvider 这样的 CSRNG 仍然通过 PRNG 传递真正随机的用户数据，如鼠标移动等，以对输出进行排序并使其均匀分布.这些位需要完全独立. (这是针对理论上无限算力的攻击者)如果 CSRNG 获取 1KB 真随机数据并将其扩展为 1MB，那么攻击者所要做的就是生成 1KB 数据的每个组合，将其扩展，然后查看哪 1MB 数据生成一个一次性
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两幅图像的互信息和联合熵 - MATLAB
我有两个黑白图像，我需要计算互信息. 图像 1 = X图像 2 = Y 我知道互信息可以定义为: MI = entropy(X) + entropy(Y) - JointEntropy(X,Y) MATLAB 已经有内置函数来计算熵但没有计算联合熵.我想真正的问题是:如何计算两个图像的联合熵? 这是我想找到以下联合熵的图像示例: X =0 0 0 0 0 00 0 1 1 0 00
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如何处理慢速 SecureRandom 生成器?
如果您想在 Java 中使用加密强随机数，您可以使用 SecureRandom.不幸的是，SecureRandom 可能会很慢.如果它在 Linux 上使用 /dev/random，它可以阻止等待足够的熵建立.您如何避免性能损失? 有没有人用Uncommon Maths来解决这个问题? 谁能确认这个性能问题已经在 JDK 6 中解决了? 解决方案 如果你想要真正的随机数据，
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是否可以使用物理传感器生成随机数?
我听说有人使用光传感器、盖革计数器和其他物理传感器来生成随机数，但我持怀疑态度.真的有办法通过测量物理世界(使用 Arduino 或任何其他微控制器)来生成随机数吗?如果是这样，这些数字真的会是随机的吗? 澄清:问题是关于使用微控制器收集的数据生成随机数的可行性，这些随机数可以很好地应用于密码学 - 依赖设备熵的替代方法. 解决方案 采用模拟“真实世界"测量通常是 熵(又名真实随机数
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RGB 像素的熵
如何在 Python 中正确地获取单个 RGB 像素的熵，或如下图所示. 试过这个: def 熵(*X):return np.sum(-p * np.log2(p) if p > 0 else 0 for p in(np.mean(functools.reduce(np.logical_and, (predictions == c 用于预测，c in zip(X, classes))))对
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使用 scipy.integrate.dblquad 在 Python 中对 x*np.log(x) 进行双重积分
下面的代码使用与 scipy.integrate.dblquad 的双重积分来计算 copula 密度函数的微分熵 c*np.log(c)code>c，它有一个依赖参数，theta，通常为正.可以在此处找到公式. 将 numpy 导入为 np从 scipy 导入集成def copula_entropy(theta):c = lambda v, u: ((1+theta)*(u*v)**(-1
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TensorFlow 中是否有内置的 KL 散度损失函数?
我有两个张量，prob_a 和 prob_b，形状为 [None, 1000]，我想从 [None, 1000] 计算 KL 散度code>prob_a 到 prob_b.TensorFlow 中是否有内置函数?我尝试使用 tf.contrib.distributions.kl(prob_a, prob_b)，但它给出: NotImplementedError: 没有为 dist_a 类型张
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解释 scipy.stats.entropy 值
我正在尝试使用 scipy.stats.entropy 来估计两个分布之间的 Kullback–Leibler (KL) 散度.更具体地说，我想使用 KL 作为度量来确定两个分布的一致性. 但是，我无法解释 KL 值.例如: t1=numpy.random.normal(-2.5,0.1,1000) t2=numpy.random.normal(-2.5,0.1,1000)
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如何用尽/dev/urandom 进行测试?
我最近遇到了一个错误，当我的 linux 服务器上的熵太低并且读取/dev/urandom 返回的字节数少于预期的字节数时，我没有正确处理. 我如何通过测试重新创建它?有没有办法降低系统的熵或可靠地清空/dev/urandom? 我希望能够进行回归测试来验证我的修复.我使用的是 Ubuntu 12.04. 解决方案 根据 random(4) 手册页， 从/dev/urando
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用于字母字符的香农熵的 Word VBA 脚本
我有一个文档，想在 Word VBA 中获取每个字符的香农熵.我已经计算了每个字符的香农熵，但不知道如何将这些信息放入一个单词 VBA 中并进行总结. 每个字符的香农熵 (来源:bearcave.com) 空格,0.18590.0856B,0.0139C,0.0279D,0.0378E,0.1304F,0.0289G,0.0199H,0.0528I,0.0627J,0.0013K,
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使用Math.random获得相同值的可能性
要求是当用户单击“提交"按钮时向数据库发送唯一的ID.所以我正在使用Javascript Math.random 方法.我只想知道使用 Math.random 的相同数字的位数是多少? 解决方案 您遇到了一个叫做生日的问题:即使有366个可能的生日，当一个房间里只有26个人时，对将有相同的生日优于50-50.通常，当您的数字接近样本大小的平方根(26在366的平方根附近)时，可能会发生冲突
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图像的熵是多少，如何计算?
我了解到这是像素的随机性.但是，请帮助您以数学方式计算这种随机性.以及不同的图像如何具有不同的熵. 解决方案 您也可以直接从 img 计算Shannon熵.只要做: import skimage.measure熵= skimage.measure.shannon_entropy(img) 如果您想查看背后的数学公式: 将numpy导入为np玛格= np.histogramdd(n
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CryptGenRandom()是线程安全的吗?
CryptGenRandom()具有单个全局程序范围的HCRYPTPROV实例是线程安全的吗? MSDN似乎缺少有关此的任何信息: https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/windows/desktop/aa379942(v = vs.85).aspx 为每个线程创建一个单独的HCRYPTPROV并再次销毁它会极大地使事情复杂化(并且也冒着与我
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计算文件的熵
我已经尝试从Google，论坛，维基百科和许多很多论坛中搜索此功能超过两个小时，但我找不到它.我该怎么做?我尝试了以下操作，但是没有用. #include#include#include#include#include静态无符号整数mylog2(无符号整数val){unsigned int
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计算Matlab中2D点列表的熵
我在这样的数组中有一个点列表 points = [[1,2]; [2,5]; [7,1] ... [x，y]] x在0到1020之间，y在0到1920之间. 如何在Matlab中计算点数组的熵? 非常感谢！ 我假设您想将每个 [x，y] 点视为一个数据点.让我们定义一些示例性数据: A = [[1,2]; [2,5]; [7,1]; [1,2]]; 首先我们给相等的点
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计算不同文件扩展名的熵以发现数据的随机性?
我有不同的文件类型，包括JPEG和jpg，#mp3，#GIF，#MP4，#FLV，M4V，exe，zip等. 以块为单位获取数据，类似于4k块大小，查找随机性 生成0到1之间的随机分数 尝试根据随机性得分来安排课程. 我们如何才能如上所述找到不同类型文件的熵，以及如何将每个文件的分数在0到1之间缩放. 解决方案 +1这是一个非常有趣的问题，这里有一些未经检验的想法，
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如何在python keras中的张量上计算浮点数的熵
我一直在为此苦苦挣扎，无法使它正常工作.希望有人可以帮助我. 我想在tensor的每一行上计算entropy. 因为我的数据是浮点数而不是整数，所以我认为我需要使用bin_histogram. 例如我的数据样本为tensor =[[0.2, -0.1, 1],[2.09,-1.4,0.9]] 仅供参考我的模型是seq2seq并用keras编写，带有tensorflow后端.
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