चेतावनी: इस एपीआई को पदावनत कर दिया गया है और प्रतिस्थापन के स्थिर होने के बाद इसे TensorFlow के भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा।
StatelessRandomGetKeyCounterAlg
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
डिवाइस के आधार पर सबसे अच्छा एल्गोरिदम चुनता है, और बीज को कुंजी और काउंटर में स्क्रैम्बल करता है।
यह ऑप डिवाइस के आधार पर सबसे अच्छा काउंटर-आधारित आरएनजी एल्गोरिथम चुनता है, और एक आकार- [2] बीज को एक कुंजी और एक काउंटर में स्क्रैम्बल करता है, दोनों काउंटर-आधारित एल्गोरिथम के लिए आवश्यक हैं। स्क्रैचिंग अपारदर्शी है लेकिन लगभग उस संपत्ति को संतुष्ट करती है जो अलग-अलग बीज अलग-अलग कुंजी/काउंटर जोड़ी में परिणाम देती है (जिसके परिणामस्वरूप अलग-अलग यादृच्छिक संख्याएं होती हैं)।
विरासत में मिली विधियां
कक्षा java.lang.Object से बूलियन | के बराबर होती है (वस्तु arg0) |
अंतिम कक्षा<?> | getClass () |
NS | hashCode () |
अंतिम शून्य | सूचित () |
अंतिम शून्य | notifyAll () |
डोरी | toString () |
अंतिम शून्य | प्रतीक्षा (लंबे arg0, पूर्णांक ARG1) |
अंतिम शून्य | प्रतीक्षा (लंबे arg0) |
अंतिम शून्य | इंतजार () |
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <पूर्णांक> alg ()
RNG एल्गोरिथम (आकार int32[])।
सार्वजनिक आउटपुट <?> काउंटर ()
काउंटर-आधारित आरएनजी एल्गोरिथम के लिए काउंटर। चूंकि काउंटर आकार एल्गोरिथम-निर्भर है, इसलिए यह आउटपुट uint64[2] (एल्गोरिदम के बीच वर्तमान अधिकतम काउंटर आकार) तक पहुंचने के लिए शून्य के साथ सही-गद्देदार होगा।
एक नया StatelessRandomGetKeyCounterAlg ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
मापदंडों
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|
बीज | 2 बीज (आकार [2])। |
---|
रिटर्न
- StatelessRandomGetKeyCounterAlg का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <?> कुंजी ()
काउंटर-आधारित RNG एल्गोरिथम के लिए कुंजी (आकार uint64[1])।
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2021-11-11 (UTC) को अपडेट किया गया.
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