或者叫询问-应答机制. 基于挑战/应答(Challenge/Response)方式的身份认证系统就是每次认证时认证服务器端都给客户端发送一个不同的"挑战"字串,客户端程序收到这个"挑战"字串后,做出相应的"应答",以此机制而研制的系统.认证过程为: 1) 客户端向服务器发出认证请求:2) 认证服务器从用户数据库中查询用户是否是合法的用户,若不是,则不做进一步的处理:3) 认证服务器内部产生一个随机数,作为Challenge,发送给用户:4) 客户

说说API的防重放机制 我们在设计接口的时候,最怕一个接口被用户截取用于重放攻击.重放攻击是什么呢?就是把你的请求原封不动地再发送一次,两次...n次,一般正常的请求都会通过验证进入到正常逻辑中,如果这个正常逻辑是插入数据库操作,那么一旦插入数据库的语句写的不好,就有可能出现多条重复的数据.一旦是比较慢的查询操作,就可能导致数据库堵住等情况. 这里就有一种防重放的机制来做请求验证. timestamp+nonce 我们常用的防止重放的机制是使用timestamp和nonce来做的重放机制. ti

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相关函数 srand(), rand()头文件#include<stdlib.h> 定义函数 int rand(void) 函数说明 rand()会返回一随机数值,范围在0至RAND_MAX 间.在调用此函数产生随机数前,必须先利用srand()设好随机数种子,如果未设随机数种子,rand()在调用时会自动设随机数种子为1.关于随机数种子请参考srand(). 返回值 返回0至RAND_MAX之间的随机数值,RAND_MAX定义在stdlib.h,其值为2147483647. 定义函数 voi

在这里,我们会用到DBMS_RANDOM包和CASE WHEN语句,思路如下: 一.利用DBMS_RANDOM.RANDOM函数随机生成数值,然后对数值进行取模,如果我们要在10个元素中随机读取的话,那我们需要对10进行取模. 二.再将取模后的值利用CASE WHEN语句与元素进行关联. 譬如,我有一个组合,里面包含“北京”,“上海”,“广州”,“深圳”,“武汉”五个元素,想从这五个元素中随机读取值来填充表的某个字段. 首先,创建测试表 SQL char)); Table created. 构造

给MD5加上salt随机盐值加密算法实现密码安全的php实现 如果直接对密码进行散列,那么黑客可以对通过获得这个密码散列值,然后通过查散列值字典(例如MD5密码破解网站),得到某用户的密码.加上salt后就会难上很多可以一定程度上解决问题,即便是黑客获得了其中的salt和最终密文,破解也是相当麻烦的. PS: 一般都是加密后的数据再存入到数据库的,安全的数据是不可逆的,即数据库里面的数据即使你知道他是通过md5,加盐md5,base64等算法加密进去的也不可直接反推出内容,一般是通过输入的内容加

jmeter能用来做参数化的组件有几个,但是都没有随机取值的功能,遇到随机取值的需求怎么办呢? 突发奇想,可以用函数_StringFromFile来实现,先来介绍下此函数: 此函数位于函数助手中, 函数参数: 1. 输入文件的全路径:输入读取文件的绝对路径(文件名需要显示) 2. Name of variable in which to store the result(optional):存储结果的变量名称(选填) 3. Start file sequence number(opt):初始序列

jmeter能用来做参数化的组件有几个,但是都没有随机取值的功能,遇到随机取值的需求怎么办呢? 突发奇想,可以用函数__CSVRead()来实现: __CSVRead() CSV file to get values from | *alias:表示要读取的文件路径 CSV文件列号| next| *alias:表示当前变量读取第几列数据,注意第一列是0: 由此可见我们只需将参数化数据在csv中横向排列,然后用随机函数__Random()指定文件序列号即可. ${__CSVRead(D:\t.tx

//shuffle 打乱顺序 Collections.shuffle(list); //随机抽取1个值 System.out.println(list.get(0)); //随机抽取N个值 System.out.println(list.size() < N ? list : list.subList(0, N)); 其他方案: 随机抽取1个值 public static void main(String[] args) { List<String> list = Arrays.asLi

在LoadRunner中从数组类型的参数随机取值的方法 使用web_reg_save_param做关联后,有时候会有多个匹配值. 为了模仿用户行为随机取一个值为后续transcation所用,可以使用lr_paramarr_random函数. 例如: web_reg_save_param("EntryID", "LB=_41\"\>\<nobr\>", "RB=\<", "Ord=All",

随机生成指定长度的密码思路: 1.密码中可能包含字母,数字,特殊符号,为了区别分别定义常量 2.随机生成密码,自然想到要用到java.util.Random 类 3.定义一个带两个参数的方法,1跟2,分别指定密码内容类型和密码长度 具体实现过程: import java.util.Random;/** * @author * @date 创建时间: * @version 1.0 * @parameter * @since * @return */public class RandomChar {

一共四中方法,前两种是迭代器取值,后两种是随机取值,循环了5000万次,时间分别为:迭代器读取的速度大约是随机读取的速度的1.5倍,数据量越大,差距越明显. 另外,插入是读取的100倍左右的时间(这个判定只是个大概参考). 48138(插入) 403(迭代器读取) 400(迭代器读取) 653(随机读取) 561(随机读取) package main; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Ma

python指定概率随机取值参考如下: 下面是利用 np.random.choice()指定概率取样的例子: np.random.seed(0) p = np.array([0.1, 0.0, 0.7, 0.2]) index = np.random.choice([0, 1, 2, 3], p = p.ravel()) 这意味着你可以以下面的概率分布取到index所对应的数值:P(index=0)=0.1,P(index=1)=0.0,P(index=2)=0.7,P(index=3)=0.2

文章来自公众号[机器学习炼丹术] 1 stochastic weight averaging(swa) 随机权值平均 这是一种全新的优化器,目前常见的有SGB,ADAM, [概述]:这是一种通过梯度下降改善深度学习泛化能力的方法,而且不会要求额外的计算量,可以用到Pytorch的优化器中. 随机权重平均和随机梯度下降SGD相似,所以我一般吧SWa看成SGD的进阶版本. 1.1 原理与算法 swa算法流程: [怎么理解]: 对\(w_{swa}\)做了一个周期为c的滑动平均.每迭代c次,就会对这个

一,测试的url地址说明: 1,这是一个秒杀功能的url: http://127.0.0.1:8080/second/skusecond?actid=2020&skuid=cpugreen&buynum=2&userid=1&peractlim=3&perskulim=2 说明:这里面有两个参数需要我们设置成随机选取值: buynum:   用户在秒杀时的数量,4个值备选:1  2  3  4 userid:      参与秒杀的用户:   3个值备选:     u

前言 日常开发中,我们可能会碰到需要进行防重放与操作幂等的业务,本文记录SpringBoot实现简单防重与幂等 防重放,防止数据重复提交 操作幂等性,多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同 解决什么问题? 表单重复提交,用户多次点击表单提交按钮 接口重复调用,接口短时间内被多次调用 思路如下:

import random a = {'lab-1': '短视频', 'lab-1': '直播'} print(random.choice(list(a.keys()))) # 从keys的list中随机返回一个元素 print(random.choice(list(a.values()))) # values的list中随机返回一个元素 b = {"name": "软测小栈", "number": 123, "color":

导入random模块 import random #查看random的帮助: # help(random) #随机浮点数: #用于生成一个0到1的0 >= n < 1.0的范围值 print(random.random()) 显示结果: 0.3530868757630614 #随机生成一个1~5的范围值: print(random.uniform(1,5)) 显示结果: 1.3745438295090713 #random.randint()的函数与那行为:random.randint(a,b

php 生成随机字符串 可以指定是纯数字 还是纯字母 或者混合的. 可以指定长度的. function rand_zifu($what,$number){ $string=''; for($i = 1; $i <= $number; $i++){ //混合 $panduan=1; if($what == 3){ if(rand(1,2)==1){ $what=1; }else{ $what=2; } $panduan=2; } //数字 if($what==1){ $string.=rand(0

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for

array_rand()在你想从数组中取出一个或多个随机的单元时相当有用.它接受 input 作为输入数组和一个可选的参数 num_req,指明了你想取出多少个单元 - 如果没有指定,默认为 1. array_rand -- 从数组中随机取出一个或多个单元 mixed array_rand ( array input [, int num_req]) array_rand() 在你想从数组中取出一个或多个随机的单元时相当有用.它接受 input 作为输入数组和一个可选的参数 num_req,指明