如何在JavaScript中创建GUID(全局唯一标识符)？GUID/UUID应至少为32个字符，并且应保持在ASCII范围内以避免在传递时出现问题。我不确定所有浏览器上都有哪些例程，内置随机数生成器的“随机性”和播种程度等。 最佳答案 [于2021年10月16日编辑，以反射(reflect)生产符合RFC4122的UUID的最新最佳实践]这里的大多数读者都想使用theuuidmodule.它经过了良好的测试和支持。crypto.randomUUID()函数是一种新兴标准，在Node.js中得到支持。和anincreasingnum
出于性能原因，我们正在将数据库从MySQL迁移到MongoDB，并考虑将什么用于MongoDB文档的ID。我们正在争论是使用ObjectID，这是MongoDB的默认设置，还是使用UUID(这是我们迄今为止在MySQL中一直使用的)。到目前为止，我们必须支持这些选项中的任何一个的论点如下:对象ID:ObjectID是MongoDB的默认值，我假设(虽然我不确定)这是有原因的，这意味着我希望MongoDB可以比UUID更有效地处理它们，或者有另一个更喜欢它们的原因。我还找到了thisstackoverflowanswer提到使用ObjectID使索引更有效，但是最好有一些关于这种“更有效
我目前有一些id作为UUID存储在Mongo中(处理所必需的)。他们得到这样的返回:"_id":newBinData(3,"JliB6gIMRuSphAD2KmhzgQ==")有什么简单的方法可以将此值转换为字符串以进行调试？要明确一点-应用程序可以很好地处理数据。我只需要一种快速从Mongo获取实际UUID的方法。 最佳答案 您的问题的答案比您预期的要复杂!它复杂的主要原因是由于历史原因(不幸的是)不同的驱动程序使用不同的字节顺序将UUID写入数据库。您没有提及您使用的是哪个驱动程序，但我将使用C#驱动程序作为示例。假设我使用以下
我在javascript中有一个十六进制数字。出于显示目的，我想将字符串格式化为:ffffffff-ffff-ffff00000000-0000-01ff(8位)-(4位)-(4位)前面加零我一直在尝试编写自己的循环来将任意十六进制数格式化为这种格式，但这似乎已经在JavaScript中可用了。在JavaScript中是否有内置的方式来格式化十六进制数？ 最佳答案 我会分两步进行:1)将数字转换为带前导零的16位十六进制数:vari=12345;//yournumbervarh=("000000000000000"+i.toSt
如果我使用Longuuid=UUID.randomUUID().getMostSignificantBits()发生碰撞的可能性有多大。它切断了最低有效位，所以你有可能遇到碰撞，对吧？ 最佳答案 根据thedocumentation，静态方法UUID.randomUUID()生成一个类型4UUID。这意味着6位用于某些类型信息，其余122位是随机分配的。六个非随机位分布在UUID的最高有效一半中，四个在最低有效一半中。因此，您的UUID的最重要的一半包含60位随机性，这意味着您平均需要生成2^30个UUID才能产生冲突(相比之下，完
我知道随机UUIDs理论上碰撞的概率非常非常低，但我想知道，在实践中，Java的randomUUID()有多好就没有碰撞而言？有人有经验可以分享吗？ 最佳答案 UUID使用java.security.SecureRandom，这应该是“加密强”。虽然未指定实际实现并且在JVM之间可能会有所不同(这意味着所做的任何具体语句仅对一个特定的JVM有效)，但它确实要求输出必须通过统计随机数生成器测试。实现总是有可能包含破坏这一切的细微错误(请参阅OpenSSHkey生成错误)，但我认为没有任何具体理由担心JavaUUID的随机性。
阅读本文需要的背景知识点：决策树学习算法、一丢丢编程知识最近笔者做了一个基于人工智能实现音乐转谱和人声分离功能的在线应用——反谱（Serocs），感兴趣的读者欢迎试用与分享，感谢您的支持！serocs.cn一、引言 前面一节我们学习了一种简单高效的算法——决策树学习算法（DecisionTreeLearningAlgorithm），下面来介绍一种基于决策树的集成学习1算法——随机森林算法2（RandomForestAlgorithm）。二、模型介绍 有一个成语叫集思广益，指的是集中群众的智慧，广泛吸收有益的意见。在机器学习算法中也有类似的思想，被称为集成学习（Ensemblelearnin
阅读本文需要的背景知识点：决策树学习算法、一丢丢编程知识最近笔者做了一个基于人工智能实现音乐转谱和人声分离功能的在线应用——反谱（Serocs），感兴趣的读者欢迎试用与分享，感谢您的支持！serocs.cn一、引言 前面一节我们学习了一种简单高效的算法——决策树学习算法（DecisionTreeLearningAlgorithm），下面来介绍一种基于决策树的集成学习1算法——随机森林算法2（RandomForestAlgorithm）。二、模型介绍 有一个成语叫集思广益，指的是集中群众的智慧，广泛吸收有益的意见。在机器学习算法中也有类似的思想，被称为集成学习（Ensemblelearnin
我想检查我的std::random_device实现是否具有非零熵(即非确定性)，使用std::random_device::entropy()函数。然而，根据至cppreference.com"Thisfunctionisnotfullyimplementedinsomestandardlibraries.Forexample,gccandclangalwaysreturnzeroeventhoughthedeviceisnon-deterministic.Incomparison,VisualC++alwaysreturns32,andboost.randomreturns10."
我想检查我的std::random_device实现是否具有非零熵(即非确定性)，使用std::random_device::entropy()函数。然而，根据至cppreference.com"Thisfunctionisnotfullyimplementedinsomestandardlibraries.Forexample,gccandclangalwaysreturnzeroeventhoughthedeviceisnon-deterministic.Incomparison,VisualC++alwaysreturns32,andboost.randomreturns10."
