大家如果学过编程对于随机数应该都不陌生，应该或多或少都用到过。再不济我们每周的抽奖都是用随机数抽出来的，我们用随机数的时候，往往都会加一个前缀，说它是伪随机数，那么这个伪随机数的伪字该怎么解释，什么又是真随机数呢？
随机性一直是机器学习的重中之重。随机性一直作为工具或特征，出现在数据准备和学习算法中，将输入数据映射到输出数据以作出预测。为了理解机器学习中的统计方法，你必须了解机器学习中随机性的来源，即一种叫做伪随机数生成器的数学工具。
伪随机数概念在我大学一年级接触C语言基础的时候就听说过，并熟练掌握C语言中rand()函数的使用方法。不过，当时我对伪随机数的认识基本也就停留在百度百科那种小白水平，最多就知道老师说我们用的随机数是假 大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说伪随机数算法(一),希望能够帮助大家进步!!!
这篇文章主要介绍了python中的随机数种子seed()用法说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。
在本体技术视点 | ECDSA中的随机数重用会导致什么问题？中，我们强调了随机数重用的危害。熵不足是引起随机数重复的原因之一，但更多时候是由于不良工程实现引起的问题。Sony 的 PS3 事件如此，此次 Anyswap 被攻击的原因也是如此。那么，我们是否可以在工程实现中规避随机数重用这样一个问题呢？本次技术视点将接着上次的话题，和大家一起了解确定性 ECDSA 签名算法。
本文讲解了 Java 中常用类 Random 的语法、使用说明和应用场景，并给出了样例代码。
在password技术中，随机序列是非常重要的，比方密钥产生、数字签名、身份认证和众多的password学协议等都要用到随机序列。所以产生高质量的随机数序列对信息的安全性具有十分关键的数据。随机数分为真随机数和伪随机数，计算机通过算法产生的随机数并不上真正意义上的随机数，非常easy被激活成功教程，仅仅能称为伪随机数。若要产生真正的随机数，必须通过硬件来实现，比方使用离子辐射事件的脉冲检測器、气体放电管和带泄露的电容等，可是为每台计算机配备这种装置上不可能。所以在此我们通过改进我们的算法，使生成的伪随机数达到真随机数的标准。
http://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method
自从去年以太坊上的游戏CtyptoKitties（加密猫）流行起来以后，很多人发现了智能合约的新玩法——做游戏！在手机游戏市场中，棋牌类的游戏占领了很大的市场，比如斗地主、德州扑克等。这类游戏有一个共同的特点：在每轮游戏开始前，需要通过生成随机数来洗牌，来保证每一局牌面的随机性。通过智能合约来实现这类棋牌游戏遇到的一个问题就是：因为智能合约包括区块链上的数据都是开源的，一旦本轮洗牌使用的随机数在本轮游戏结束前记录到区块链上，那玩家就可以根据这个随机数计算出所有其他玩家的牌面，那这个洗牌也就失去原本的意义，游戏也就无法进行下去了。这种情况在区块链上如何解决呢？本文我们就一起来探讨下智能合约的数据存储问题。
在以太坊的只能合约中，没有提供像其他面向对象编程一样的生成随机数的工具类或方法。其实，所谓的随机数也是伪随机的，没有哪一种语言能够真正的生成随机数。
在现实中, 会有抛硬币猜正反的操作, 硬币要么是正, 要么是反, 在揭晓之前, 我们谁也不知道它现在的状态. 而这, 是因为其中存在着很大的不确定因素, 如抛硬币的力度、抛硬币的角度、接硬币的力度和角度、硬币的重量、当前风速等等.
在 Java 中，生成随机数的场景有很多，所以本文我们就来盘点一下 4 种生成随机数的方式，以及它们之间的区别和每种生成方式所对应的场景。
作者 | ARPA 责编 | 晋兆雨 头图 | 付费下载于视觉中国 随机数已经在密码学、彩票和游戏等众多领域被广泛使用。区块链与随机性也有着紧密的关联，因为它们从随机性中寻求公平。被广泛应用的的工作量证明（Proof-of-Work）共识协议建立在搜索特定随机值的加密任务之上。蓬勃发展的Dapps，例如链上彩票以及NFT盲盒，依靠无偏见的随机输入来提供更可信的用户体验。因此，ARPA希望创建一个安全、稳健、可验证的去中心化随机数生成器(RNG)，为区块链世界提供必要的随机性。 去信任的随机性
随机数算法可谓是涵盖了多个领域，其中蕴含了提升安全性、增强性能，还有改进资源分配等关键方面。那么关于如何充分利用随机数算法优化局域网管理软件呢？下面，我为大家罗列了一些策略，或许能够为提供一些思路，更好地运用随机数算法来提升局域网管理软件的表现：
周末的深夜，Linux老大发布了紧急会议通知，召集CPU、内存、硬盘等所有硬件，以及git、 vim、浏览器、c、 Java等所有软件参会。
本文分析GO语言包中的"crypto/rand"和"math/rand"，芯链HPB系统的区块链随机数，并给出了权衡效率和随机性，并给出了一款区块链摇号抽奖系统如何实现随机数的算法和流程。
在CODESYS程序开发中，可能需要一些随机数来进行仿真模拟、小游戏开发或者加密等应用，我们这里和大家共同探讨随机数。
伪随机数生成算法在计算机科学领域应用广泛，比如枪击游戏里子弹命中扰动、数据科学里对样本进行随机采样、密码设计、仿真领域等等，背后都会用到伪随机数生成算法。
上周，阅读了我司入职的安全培训课程，其中提到的随机数部分内容，看完之后觉得很有意思，就又读了几篇相关文章，总结成本文，希望你也能喜欢！
我们一般使用随机数生成器的时候，都认为随机数生成器（Pseudo Random Number Generator， PRNG）是一个黑盒：
互联网公司的年会抽奖环节正常都是用自己写的软件抽奖的， 然后我们经常会看到每年年会期间有些公司会在年会上现场 review抽奖代码， 基本都是觉得他丫的这是不是真的随机抽奖？
按键精灵语言内置函数 GetTime() 可以返回当前时间的毫秒数，我们可以利用该函数生成随机数。
随机性是一个非常有趣的概念,引起了大量学者的研究兴趣。从理论研究的意义上看,其属于物理学甚至是哲学的范畴,即研究世界的确定性问题:世界是确定性的,还是随机的呢?除了理论研究的意义外,随机性在实际应用中
主要做了两件事：确定协议版本和加密套件、生成加密密钥。TLS的握手主要由3个阶段来完成这两件事。
tkinter库的那篇博客（python笔记：可视化界面写作尝试）真的是写的我心力憔悴啊，其实东西并不难，就是多，然后一开始又没有找到比较靠谱的官方文档，搞得我没写一个组件的应用就得去看源码，然后自己写代码尝试，搞得累的半死。
God does NOT play dice with the Universe! 什么是随机(random)？字典中给出的定义是无计划，无序和无目的，纯靠运气。随机是生活中必不可少的成分，比如彩票，游戏，安全，早餐吃什么，这些行为都有一些随机的成分，但我们能说这些行为都是随机的吗？ 比如早餐，吃的人以为是随机的，做什么吃什么，对厨师而言，可能是精心安排的，就不算随机行为。游戏也是如此，随机掉了一件装备，你如获至宝，其内部是一个概率算法，如果你掌握了这个算法做了一个外挂，对你而言，这也不是随机行为了。同
我们都知道，随机数在太多的地方使用了，比如加密、混淆数据等，我们使用随机数是期望获得一个唯一的、不可仿造的数字，以避免产生相同的业务数据造成混乱。 在Java项目中通常是通过Math.random方法和Random类来获得随机数的。那么本文针对于这两种产生随机数的方法进行源码级别的精度，让你以后不再犯错。
本文主要讨论一种区块链节点的密钥管理方案。区块链节点都会有各自的私钥，将一段随机数分成两段，一段存在配置文件，一段写在节点的运行代码里，通过某种算法结合这两段随机数，生成一个对称密钥，用这个对称秘钥对私钥加密，将加密后的私钥存储在配置文件中。节点需要对交易签名时，再次通过这两段随机数生成对称秘钥，获取配置文件中已加密的私钥，通过生成的对称秘钥解密后，用解密获得的私钥对交易进行签名。
随机性（Randomness）是偶然性的一种形式，具有某一概率的事件集合中的各个事件所表现出来的不确定性。对于一个随机事件可以探讨其可能出现的概率，反映该事件发生的可能性的大小。随机性在自然科学和哲学上有着重要的地位，也吸引大量的学者在这方面的研究，随机性在实际应用中也是一种极其重要的资源，当前在许多的领域中发挥着重要的作用，例如博弈，统计抽样，计算机模拟，密码学等。
Math.random()产生的随机数是在0 到1之间的一个double类型的随机数，即 0 <= random <= 1
作用 内容加密 建立一个信息安全通道，来保证数据传输的安全； 身份认证 确认网站的真实性 数据完整性 防止内容被第三方冒充或者篡改 https的采用了对称加密和非对称加密。握手过程中采用非对称加密，得到一个对称加密的秘钥。数据传输的过程中，采用对称加密。 采用非对称加密比较慢，因此只在握手期间采用非对称加密，保证拿到的对称加密的秘钥的安全性，数据传输期间通过对称加密来加密，速度更快。 握手： 对称加密秘钥的生成： 握手期间，client与server两次往来。会生成三个随机数，由这三个随机数组成对称加密的秘
先来啰嗦的说一下随机数的概念，真随机数指通过物理现象来产生的随机数，比如噪声，核裂变等，伪随机数是通过软件算法可重复生成的随机数。
在前端开发中，生成伪随机正态分布的数据对于模拟和实验非常有用。本文将介绍正态分布的基本概念，并探讨如何使用JavaScript实现伪随机正态分布。
软件设计的过程中，用户的密码信息最为敏感，在进行用户登录验证时，除了将密码在传输的过程中，进行md5加密，避免密码明文传输过程中被截获外，还有一个就是密码在数据库中的存储安全问题。 常用的方案是对密码
随机数我们应该不陌生，业务中我们用它来生成验证码，或者对重复性要求不高的id，甚至我们还用它在年会上搞抽奖。今天我们来探讨一下这个东西。如果使用不当会引发一系列问题。
周末，陪女朋友去电影院看了《复仇者联盟4：终局之战》，作为一个漫威粉三个小时看的是意犹未尽。出来之后，准备和女朋友聊一聊漫威这十年。
问：如何生成一个随机的字符串？答：让新手退出VIM 。 这可能也是随机字符的一种由来：） 我们今天要说的是随机数算法，这个我策划了好久，但是进展缓慢。 生成一个随机数看起来很简单，一直以来却深知它的不易，怎么让一个确定的值得到一个不确定的值，这个想起来都有点困难，而且这部分内容，自己也花了些时间去看Java源码，结果发现远比自己琢磨的要复杂的多，加上也有些日子没写过Java代码，可谓是困难重重，写了一小部分的总结发现，竟然有很多不大理解的地方。带着问题竟然找到一篇文章说得非常全面，索性就拿过来了
概述 该类的实例被用于生成伪随机数的流。该类使用一个 48 位的种子，它被一个线性同余公式所修改。如果 Random 的两个实例用同一种子创建，对每个实例完成同方法调用序列它们将生成和返回相同的数序列成同一方法调用序列，它们将生成和返回相同的数序列。 示例 public class RandomTest { public static void main(String[] args) { testRandom(); System.out.println("------
java.lang.Math 类里有一个私有静态内部类，内有一个静态的 java.util.Random 类对象，调用其 nextDouble() 方法，生成 [0.0, 1.0) 范围内的伪随机浮点数。
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上一篇文章中介绍了消息验证码，这篇文章咱们来聊聊随机数。随机数看起来是一个很简单的概念，不论哪种编程语言都提供了简单的生成随机数的方法，有必要单独写一篇文章么？
计算机通过硬件技术摸拟现实世界中这种物理现象所生成的随机数，我们称其为真随机数。 这样的随机数生成器叫做物理性随机数生成器。生成真随机数对计算机的硬件技术要求较高。
转自：JarvisChu 之前将的算法都是确定的，即对于相同的输入总对应着相同的输出。但实际中也常常用到不确定的算法，比如随机数生成算法，算法的结果是不确定的，我们称这种算法为（随机）概率算法，分为如下四类： 1、数值概率算法 用于数值问题的求解，通常是近似解 2、蒙特卡洛算法Monte Carlo 能得到问题的一个解，但不一定是正确解，正确的概率依赖于算法运行的时间，算法所用的时间越多，正确的概率也越高。求问题的准确解； 3、拉斯维加斯算法 Las Vegas 不断调用随机算法求解，直到求得正确解或调用次
Random库Python中用于生成随机数的一个标准库。计算机没有办法产生真正的随机数，但它可以产生伪随机数。
北京时间7月12日凌晨，跨链协议 Anyswap 遭受攻击，损失将近800万美元。据 Anyswap 官方透露（https://anyswap.medium.com/anyswap-multichain-router-v3-exploit-statement-6833f1b7e6fb），此次攻击是由于 Anyswap 多链路由 V3 曾签出了两笔具有相同 值（签名结果的一个分量）的交易，从而被推导出私钥，遭受了损失。今天，我们就来看看为什么能从两个具有相同 值的签名结果中推导出私钥。
在许多编程任务中，我们需要生成随机数来模拟实验、生成测试数据或进行随机抽样等操作。在 Python 中，有多种方法可以生成随机数，但有时我们还需要确保生成的随机数是唯一的，且在给定的范围内。本文将详细介绍如何在 Python 中生成一个范围内的 N 个唯一随机数，以满足我们的需求。
众所周知，HTTP协议是直接进行明文传输的，交互过程以及数据传输都没有进行加密，通信双方也没有进行任何认证，因此通信过程非常容易遭遇劫持、监听、篡改。严重情况下，会造成恶意的流量劫持。
说到随机这个词，相信各位肯定都深有体会了。生活中有太多的不确定因素从各方各面影响着我们，但也正是因为这样我们的人生更加多彩，具有了更多的可能性。
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