生成器 生成器连接器，可以生成随机数，生成时间区间数组等数据。生成器连接器包含“生成随机整数”、“生成整数列表”、“生成连续时间区间”、“生成UUID”四个执行动作。 连接参数 变量连接器无需认证，无连接参数。 生成随机整数 生成一个指定区间内的随机整数。 输入参数 用户配置生成

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kind”字段为：random时有效。 表示随机生成器的最小值，'#' 指定的字段仅适用于数字类型。 fields.#.max 否 '#'号指定的字段类型的最大值 '#'号指定的字段类型 当“fields.#.kind”字段为：random时有效。 随机生成数的最大值，'#' 指定的字段仅适用于数字类型。 fields

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end”指定序列的起始和结束值。sequence是有界的生成器，当序列数字达到结束值，读取结束。 fields.#.min 否 '#'号指定的字段类型的最小值 '#'号指定的字段类型 当“fields.#.kind”字段为：random时有效。 表示随机生成器的最小值，'#' 指定的字段仅适用于数字类型。 fields

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随机值转换 概述 “随机值转换”算子，用于配置新增值为随机数的字段。 输入与输出 输入：无 输出：随机值字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出字段名 配置生成随机值的字段名。 string 是 无 长度 配置字段长度。 map 是 无 类型

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多种生成器类型 CodeArts IDE for C/C++为CMake工程提供了两种生成器类型：ninja和make。IDE构建项目时，默认使用ninja生成器。 打开设置页面，搜索 cpp-build-tool.CMakeBuildTool.generator，在工作区修改生成器类型。

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业务编码生成器 新增模型业务编码 父主题： 数据建模引擎

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步骤3：添加ID生成器并发布 在“ID生成器定义”页面，选择“生成器配置”页签。 单击。 在弹出的“创建ID标识器”窗口中，填写表3信息。 表3 创建ID标识器参数表 参数 说明 生成器代码 ID生成器代码，系统自动生成取值。 生成器名称 ID生成器的名称，系统默认填充“生成器代码”取值。

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稿”状态的生成器分类记录“操作”列的“删除”，删除生成器分类。 失效生成器分类 在“ID生成器定义”页面的“生成器分类”页签，单击“发布”状态的生成器分类记录“操作”列的“失效”，失效生成器分类。 查询生成器分类 在“ID生成器定义”页面的“生成器分类”页签，在生成器分类列表上方

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创建随机数 功能介绍 功能介绍： 生成8~8192bit范围内的随机数。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.0/{project_id}/kms/gen-random 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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ID生成器 生成器代码：系统自动生成，系统唯一值 生成器名称：生成器的名称，系统默认填充“生成器代码”的取值 生成器分类：自定义分类，数据来源于生成器分类 总目标长度：生成器条码总长度 流水分组规则：系统自动生成 格式预览：生成器条码内容 备注：填写自定义备注信息 固定字符 构件代码：由系统自动生成，系统唯一值

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随机值转换 概述 “随机值转换”算子，用于配置新增值为随机数的字段。 输入与输出 输入：无 输出：随机值字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输出字段名 配置生成随机值的字段名。 string 是 无 长度 配置字段长度。 map 是 无 类型

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随机密码生成 可以随机生成密码串。 连接参数 随机密码生成连接器使用AKSK认证，创建连接时连接参数说明如表1所示。 表1 连接参数说明 名称 必填 说明 示例值/默认值 连接名称 是 设置连接名称。 随机密码生成 描述 否 对于连接的信息描述说明。 description。 accessKey

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Builder对话框中，提供重构参数。 选择是创建新的生成器类还是使用现有的生成器类。 提供生成器类名，如果创建新类，则提供其包和目标目录。 在Parameters to Pass to the Builder选项，配置作为生成器类字段传递的构造函数参数。如果指定的字段的默认值与作

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给用户重置随机密码 功能介绍 该接口用于给用户重置一个密码。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/users/{

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体、工位的编号规则，系统将根据设置的ID生成器规则自动生成编号。 请在“参数配置”中配置车间、线体、工位编号的数据，具体的操作指导请参见参数配置。 请在“ID生成器定义”中配置车间、线体、工位编号的生成器数据，具体的操作指导请参见ID生成器定义。 添加工位前，需要先进入“工序定义

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0) 范围内的伪随机双精度值。 RAND(INT) 返回范围为 [0.0, 1.0) 的伪随机双精度值，初始种子为 INT。 如果两个 RAND 函数具有相同的初始种子，它们将返回相同的数字序列。 RAND_INTEGER(INT) 返回 [0, INT) 范围内的伪随机整数。 RAND_INTEGER(INT1

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人工固定（硬件随机差异） 工具内部对于随机的控制，是通过设定统一的随机种子进行随机性固定的。但是由于硬件的差异，会导致同样的随机种子在不同硬件上生成的随机数不同。具体示例如下： 由上图可见，torch.randn在GPU和NPU上固定随机种子后，仍然生成不同的随机张量。 对于上述

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关键策略 生成密钥： 分层管理密钥。最少把密钥分为两层，即：根密钥和工作密钥，根密钥为工作密钥提供加密保护。 使用安全的随机数生成器来生成密钥，确保密钥的随机性和不可预测性。避免使用弱密钥或者固定密钥。 传输密钥： 使用安全的通信渠道传输密钥，如加密通道或者物理传输。 确保传输过程中密钥不被窃取或篡改。

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获取会议鉴权随机数 描述 该接口用于获取会议鉴权随机数。根据会议ID + 密码鉴权返回鉴权随机数，如果是小程序调用时，需要企业支持小程序功能。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 接口原型 表1 接口原型 请求方法 GET 请求地址 /v2/mms/ncms/c

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随机集群创建作业并执行 功能介绍 随机集群创建作业并执行接口。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.1/{project_id}/clusters/job 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，获取方法请参见项目ID和账号ID。

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数据采样”。下文采样步骤使用此入口进行描述。 JupyterLab环境编辑区的“随机采样”、“分层采样”快捷入口。 随机采样 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 数据采样 > 随机采样”，界面新增“随机采样”内容。 参数说明，如表1所示。 表1 参数说明 参数 参数说明

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