entropy

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所以我想獲得一個密碼強的隨機數生成器......事情是，由於某些原因，我仍然希望能夠將隨機種子分配給生成器（如果需要，它可能是一個相對較大的種子）。所以鑑於此......如果使用密碼強的隨機生成器（如pycrypto的隨機模塊或random.SystemRandom）爲常規python隨機模塊生成隨機種子，隨機模塊是否具有足夠的隨機性而熵被認爲是密碼強？

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杜鵑沙盒分析報告中的部分熵

當我在杜鵑沙盒中提交文件進行分析時，我總是在「部分」下的報告中看到每個部分都有Entropy列。我得到像0,7.91863415033,4.44345104565這樣的值。這個熵是什麼意思？我試圖在Google上搜索關於熵的任何信息，但我沒有找到有用的東西。

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具有像素隨機性/不規則性的RGB圖像的圖像參數（標準差，平均值和熵）

我偶然發現了關於如何使用matlab獲得RGB圖像的熵的一些很好的解釋。 Matlab提供了一個內置函數，它允許使用-sum（p。* log2（p））來獲得灰度圖像的熵。一個答案提供了有關如何進入這個鏈接給出一個RGB圖像的熵的方式--->https://stackoverflow.com/a/28239789/3995148 Matlab的如何解釋的功能： E =熵（I）返回E，一表示灰度圖像的

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熵過濾器類似於entropyfilt（）函數在MATLAB

我正在尋找在OpenCV的3 entropyfilt（）函數，所以我找到這個帖子感謝：Finding entropy in opencv 我試圖優化代碼從Umka，但我得到的唯一結果是一個完全白色的圖像。我在代碼中改變的唯一的東西是sub_to_ind函數中的數據類型，int32_t沒有被編譯器識別，並且函數是用int vallues調用的，所以我認爲這不是問題。原：靜態int32_t su

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交叉熵誤差計算

我不完全理解如何計算交叉熵誤差。由於某些負數的對數沒有定義（或假想），並且神經網絡的輸出可能是一些負數（權重和偏差隨機初始化），所以我經常得到NaN。我如何避免這種情況？例子： output[] = {-0.78, -0.98, 0.78, -0.68}; target[] = {-1.0, -1.0, 1.0, 1.0}; error = ln(0.78) * 1.0 + ln(-0.68

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儘早讀取/ dev/urandom

我正在進行隨機數生成領域的研究，我需要從知名的「P's和Q's」論文（here）中演示「啓動時熵孔」。我們將同時推遲兩個相同的最小Linux虛擬機的副本，並且我們期望他們的/ dev/urandom值在引導過程的某個早期階段是相同的。但是，我一直無法在啓動過程中及早讀取/ dev/urandom來發現問題。我們需要在啓動過程的早些時候。如何獲取/ dev/urandom的最早可能值？我們可能

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pymssql問題 - INSERT不能用於參數

我正在使用pymssql在Linux上使用Python進行數據庫編程。我遇到了傳遞參數給查詢的問題。這個問題似乎只存在於INSERT查詢中。這工作： query = "SELECT col1, col2 FROM table WHERE col3=%s" cur.execute(query, (value,)) 但這並不： query = "INSERT INTO table (col1

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解釋熵大小的經驗法則

我有一個關於熵解釋的問題。對於我數據集中的每個人，我有一個長度爲17個字符（年）的字符串/序列。我特別感興趣的是在這個觀察期內發生了多少變化。我在考慮用R的TraMineR包來計算序列內熵。我知道這可以歸一化，所以最大熵變爲1（顯然，最小值爲0）。我的問題是，如果有什麼經驗法則可以說什麼是高熵和什麼是低熵（例如在相關係數的情況下）。例如，0.4是高還是低？謝謝。

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問：在一定範圍內使用拒收採樣來生成真隨機數（放射性衰變的熵）

大家好我一直在做一些閱讀，並且使用放射性衰變的熵來實現真正的隨機數生成。我寫了一個幫助工具，返回下一個隨機字節。它使用提供這種設置的服務器，我相信它的數據來自銫衰減。我做了相當多的搜索，並沒有真正能夠弄清楚如何使用它來生成範圍從0..n-1的數字。的非官方SO IRC用戶告訴我，這如果你有一個隨機字節，0..255分佈均勻，要在範圍內的隨機數0..5有6個值在輸出範圍內，在輸入範圍256中，最

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結果已知的條件熵

我有一個關於熵和信息流的問題。假設X = {-1,1};這意味着它可以是-1或1，和Y的以下分配： Y := X * X 我的問題是，Y的值，分配後，將始終是1，如果X = -1，則Y = 1，如果X = 1，那麼Y = 1。知道這一點，我仍然可以假設條件熵H（X/Y）= 0，因爲知道X總會告訴你Y的值。另一方面，條件熵H（Y/X）= 1.0，因爲知道Y不會給我X的價值。我是否正朝着正確的方向