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Regina Obe:从AI和JSON探索中学习PostgreSQL:第二部分

本文讨论了在Windows上使用PostgreSQL进行HTTP请求的扩展,介绍了新发布的gpt-oss模型及其生成SQL的能力。还提到PostgreSQL的JSONB功能和随机数生成函数的简化使用。作者分享了对PostgreSQL独特用法的看法,并推荐了Jimmy Angelakos的书,以帮助新用户避免常见错误。此外,文章提到为不同版本的PostgreSQL提供的二进制文件和扩展的使用方法。

Regina Obe:从AI和JSON探索中学习PostgreSQL:第二部分

Planet PostgreSQL
Planet PostgreSQL · 2025-08-21T06:05:00Z
你不知道的7个NumPy技巧

NumPy是一个流行的Python库,提供七个实用的数据处理技巧,包括广播、数组切片、花式索引、逐元素操作、布尔掩码、网格创建和随机数生成。这些技巧能简化代码,提高性能,适用于图像处理、数据筛选和模拟等场景。

你不知道的7个NumPy技巧

MachineLearningMastery.com
MachineLearningMastery.com · 2025-08-18T12:00:49Z
Web3中的可信随机性:Oasis Sapphire如何解决随机数生成问题

Oasis Sapphire通过可信执行环境(TEE)为区块链提供安全的随机数生成,解决了传统方法的脆弱性。合约可直接请求随机数,确保安全性和可验证性,适用于NFT铸造、链上游戏和DAO投票等场景,保护隐私且无需依赖中心化预言机。

Web3中的可信随机性:Oasis Sapphire如何解决随机数生成问题

DEV Community
DEV Community · 2025-04-30T17:09:09Z

Perl v5.38引入了环境变量PERL_RAND_SEED,用于控制随机数生成。

Perl中的随机数

blogs.perl.org
blogs.perl.org · 2025-03-25T15:48:04Z
生成随机数(RNG)的不同方法

随机数生成(RNG)在密码学、模拟、游戏和统计建模中至关重要。本文讨论了三种随机数生成方法:真随机数生成器(TRNG)依赖物理过程,适合密码应用;伪随机数生成器(PRNG)如梅森旋转器和Xorshift,适合快速生成;量子随机数生成器(QRNG)利用量子现象,提供高安全性。

生成随机数(RNG)的不同方法

DEV Community
DEV Community · 2025-03-23T07:56:58Z
Regina Obe:PG 17 新增随机函数

本文讨论了在Windows上使用PostgreSQL进行HTTP请求的扩展,介绍了新发布的gpt-oss模型及其生成SQL的能力,强调了PostgreSQL的JSONB功能和随机数生成函数的简化使用。作者分享了对PostgreSQL独特用法的看法,并推荐了Jimmy Angelakos的书,以帮助用户避免常见错误,同时提到PostgreSQL不断增加的新功能和扩展的使用方法。

Regina Obe:PG 17 新增随机函数

Planet PostgreSQL
Planet PostgreSQL · 2025-03-06T03:45:00Z

本研究探讨大型语言模型(LLMs)在生成随机数时的表现差异,分析了模型架构、数值范围、温度和提示语言的影响。结果表明,尽管模型基于随机机制,但在输出随机数字时常表现出确定性,反映了训练数据和人类认知偏见对结果的影响。

确定性还是概率性?大型语言模型作为随机数生成器的心理学

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-02-27T00:00:00Z
Regina Obe:Windows上PostgreSQL 17 64位的外部数据包装器(FDWs)

本文讨论了在Windows上使用PostgreSQL进行HTTP请求的扩展,介绍了新发布的gpt-oss模型及其生成SQL的能力,强调了PostgreSQL的JSONB功能和随机数生成,并提供了避免常见错误的建议。作者分享了对PostgreSQL独特功能的看法,并提供了不同版本的二进制文件。

Regina Obe:Windows上PostgreSQL 17 64位的外部数据包装器(FDWs)

Planet PostgreSQL
Planet PostgreSQL · 2024-12-23T08:50:00Z

文章讨论了游戏开发中的概率算法,包括随机概率分布算法和随机种子数算法。随机概率分布算法用于计算命中、闪避和暴击机率,通过设定分布概率随机决定攻击类型。随机种子数算法解决了JavaScript中缺乏种子函数的问题,提供了一种生成随机数的方法。

游戏开发中使用的概率算法

远飞闲记
远飞闲记 · 2020-07-08T10:29:00Z

文章讨论了游戏开发中的概率算法,包括随机概率分布算法和随机种子数算法。随机概率分布算法用于计算命中、闪避和暴击概率,通过设定分布概率随机决定攻击类型。随机种子数算法解决了JavaScript中缺乏种子函数的问题,提供了一种生成随机数的方法。

游戏开发中使用的概率算法

远飞闲记
远飞闲记 · 2020-07-08T10:29:00Z
Miller-Rabin素性测试和大素数生成

RSA算法依赖于大素数的生成与测试。传统的试除法对小数有效,但对大数效率低下。Miller-Rabin测试是一种快速的概率性素性测试方法,尽管存在伪素数的风险。随机数生成的质量也很重要,伪随机数可能带来安全隐患。AKS素性测试的出现使得Miller-Rabin测试逐渐被替代。

Miller-Rabin素性测试和大素数生成

董珂璠☕
董珂璠☕ · 2019-02-19T18:55:44Z
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