function randomColor() { $str = '#'; for($i = 0 ; $i < 6 ; $i++) { ...
param int $type 1生成昵称，2生成姓名 * //汉语 - 给用户自动生成昵称 */ function nickname($type = 1){ /** * 随机昵称
如果没有显式地为伪随机数生成器设定种子，那么它可以使用当前系统时间（以秒或毫秒为单位）作为种子。 种子的值无关紧要。你可以选择任何数。重要的是，相同播种过程将导致相同的随机数序列。...下面的示例演示了对伪随机数生成器进行播种，生成一些随机数，并显示重新播种生成器将导致生成相同的数字序列。...seed值为1，生成3个随机数，重新播种生成器，然后我们看到生成了相同的三个随机数。...播种随机数生成器 NumPy伪随机数生成器与Python标准库伪随机数生成器不同。 需要注意的是，播种Python伪随机数生成器不会影响NumPy伪随机数生成器。它必须单独播种和使用。...seed()函数可以被用于播种的NumPy的伪随机数生成器，需要整数作为seed值。 下面的示例演示了如何为生成器设定seed以及如何重新播种生成器会导致生成相同的随机数序列。
标签：VBA，自定义函数 一个VBA自定义函数，生成随机颜色，可以专门排除不想要的颜色。一段过程代码，生成颜色索引及对应颜色的参考表，用以在自定义函数中指定你不需要的颜色提供参考。...'设置公共变量来记住值 Public pubPrevColor As Integer '用途——该函数可以选择随机的颜色，也可以排除你不喜欢的颜色 Function intRndColor() Dim...Again As Label Again: intRndColor = Int((50 * Rnd) + 1) '随机生成 Select Case intRndColor Case Is = 1...pubPrevColor GoTo Again End Select pubPrevColor = intRndColor '将当前颜色赋给之前的颜色 End Function '用于查看颜色，为随机颜色生成器选择不需要的颜色
2、randn() 生成服从标准正太分布(均值为0，方差为1)的随机数 基本语法：randn([M,N,P,…]) 解释同1 若安装了统计工具箱(Statistic Toolbox),除了以上两种基本分布外...其有两个参数：mu和sigma,服从这个分布的随机数取对数后均服从均值为mu，标准差为sigma的正态分布。下图是mu=1,sigma=1/1.2的对数正态分布的PDF图形。 ?...chi2rnd 卡方分布的随机数生成器 exprnd 指数分布的随机数生成器 frnd f分布的随机数生成器 gamrnd 伽玛分布的随机数生成器 geornd 几何分布的随机数生成器 hygernd...超几何分布的随机数生成器 lognrnd 对数正态分布的随机数生成器 nbinrnd 负二项分布的随机数生成器 ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器 nctrnd 非中心t分布的随机数生成器...t分布的随机数生成器 unidrnd 离散均匀分布的随机数生成器 unifrnd 连续均匀分布的随机数生成器 weibrnd 威布尔分布的随机数生成器
对于一个[0，1]之间的均匀分布伪随机数生成器来说，我们有以下定义来消除确定性和随机性之间的矛盾。...,u_n）是均匀分布随机过程的独立同分布采样（V_1,V_2...V_n）的复制（在一定测试方法下对比）。那么这个算法被称为均匀分布伪随机数生成器。 ---- 定义中并没有给出具体的测试方法。...一旦给出了测试方法，我们就能够确定产生的确定序列是否能被称为伪随机数了。MCSM中提供了几种方法，包括Kolmogorov-Smirnov test，ARMA test，Die Hard test。...如果算法产生的数据通过了测试，那么就称之为均匀分布伪随机数生成器。 但是这一理论还是有一些问题的。算法中一些隐藏的可预测性可能很难被检测出来，这可能会导致错误的实验结果。...可能有，这是因为伪随机数实际上是确定的，可能面临以下几个问题：人们可以通过已有的伪随机数预测下一个值（破解）；伪随机数可能还是具有一些没有被测试出来的相关性；如果初始状态一致，会产生一样的序列。
最近在学习python,抽空看了看图形化模块wx，顺手写了个随机密码生成器，程序运行界面如下图：（注：在Ubuntu下运行结果） ?...__init__(self,parent,id,'随机密码生成器',size=(430,285)) panel = wx.Panel(self) font=wx.Font
ThreadLocalRandom 线程安全随机数获取。...示例随机整数：java.util.concurrent.ThreadLocalRandom.current().nextInt(); 线程Thread类中的三个变量：threadLocalRandomSeed...图1 这三个字段是由ThreadLocalRandom来管理的，用以创建并发应用中的高性能伪随机数生成器。...当当前线程ThreadLocalRandom为0时，也就是未初始化过，则通过Unsafe进行初始化。 ? 图4 probeGenerator、seeder皆为原子型变量 ?
编写函数，使用随机数生成器估算π。 各种计算机语音中都会给出π的具体值，如JavaScript中就有Math.PI，但是如何不使用该值来粗略估算π的值呢？...整体思路：如图所示，在坐标系(x, y)的作用域[-1，1]与值域[-1，1]中随机生成点，点在圆x² + y² = 1内的概率为π / 4，那么π可以由4 * 点在圆内的数量 / 所有点的数量得到。
今天我们且不说高深的“全局唯一ID”的生成方案，我们说一个简单的，如何生成一个唯一的，随机的，数组字母组成的字符串。 学习时间 PHP 有一个内置函数 uniqid，用于生成一个唯一的ID。...more_entropy 参数使生成的ID更具有唯一性，如果设置为 TRUE，uniqid() 会在返回的字符串结尾增加额外的煽（使用combined linear congruential generator...生成的伪随机字节，其字节数由length参数确定。还指示是否使用了加密功能强的算法来生成伪随机字节，并通过可选的crypto_strongparameter来执行此操作。...上述函数会生成一个区间位于 [$min, $max] 的随机数字。然后调用该函数生成指定长度的字符串。 ?...当然少不了的测试结果，我们批量生成一些 32 位长度的字符串。 ? 写在最后 本文深入探讨了生成随机数字，进而生成指定长度的字符串，实现函数并进行了测试。大家可以在机器环境进行测试。
在我们测试的过程中，通常会使用到随机测试和猴子测试，其中随机测试侧重于人工测试，猴子测试侧重于借助工具执行命令进行测试。随机测试随机测试是指使用随机数据作为输入来进行软件测试的一种方法。...随机测试的特点1.不可预测性由于输入是随机生成的，因此可以捕捉到一些常规测试可能忽略的问题。2.缺乏针对性与基于需求或设计的测试相比，随机测试可能无法全面覆盖所有测试场景。...3.自动化通常需要借助工具来生成大量的随机输入数据。4.资源密集型需要大量的时间和计算资源来执行足够多的测试用例，以提高发现缺陷的概率。5.随机生成数据测试使用随机生成的数据进行测试。...3.更加无序，甚至可能缺乏记录或重复测试的能力。猴子测试和随机测试的区别1.控制程度随机测试可能有一定的控制机制，例如设定数据生成的边界条件；而猴子测试则倾向于完全没有约束。...3.实现方式随机测试可以通过脚本或自动化工具实现，有一定程度的可预测性；猴子测试通常更依赖于完全随机的过程。
0.前言 给你一个能生成随机整数1-7的函数，就叫他生成器get7吧，用它来生成一个1-11的随机整数，不能使用random，而且要等概率。...()*7)+1 //规则：整篇文章，唯一能用random的地方 } 1.扩展+分区 既然是扩展，那么我给小范围随机数生成器扩展个几倍，再截取目标随机数范围不就得了。...1.1 扩展 既然是小范围随机扩展到大范围，那么肯定离不开小范围随机数生成器get7的多次调用。...，把getx扩展为a倍，并且实现等概率分布。...公式推广： 已知生成器getn能生成1-n的随机数，那么由getn拒绝采样得到的新生成器geta和getb（a，b都不大于n），可以生成get(a*b)： get(a*b) = geta + a*(getb
这使得我们可以在需要重复实验或测试时，通过固定种子来获得可重复的随机数序列。...测试和调试 在软件测试和调试中，随机数生成器可以用于生成随机输入数据，以测试程序的正确性和稳定性。通过使用随机数生成器，可以模拟各种不同的输入情况，发现潜在的错误和问题。...四、选择合适的随机数生成器 在选择 C++中的随机数生成器时，需要考虑以下几个因素： 1. 随机性和质量 不同的随机数生成器具有不同的随机性和质量。...一些随机数生成器可能更适合特定的应用场景，如密码学中的安全随机数生成器需要更高的随机性和安全性。在选择随机数生成器时，需要根据具体的需求评估其随机性和质量。 2. ...可重复性 在某些情况下，需要能够重复生成相同的随机数序列，以便进行调试和测试。一些随机数生成器可以通过设置种子来实现可重复性，而另一些随机数生成器可能不支持这种功能。
1.前言 在Java中一提到随机数，很多人就会想到Random类，如果有生成随机数的需求的时候，大多数时候都会选择使用Random来进行随机数生成,虽然其内部使用CAS来实现，但是在多线程并发的情况下的时候它的表现并不是很好...2.Random Random这个类是JDK提供的用来生成随机数的一个类，这个类并不是真正的随机，而是伪随机，伪随机的意思是生成的随机数其实是有一定规律的，而这个规律出现的周期随着伪随机算法的优劣而不同...[0,10)之间的int类型的随机数，左闭右开。...这个流程比nextInt()多了几步，具体步骤如下: 首先获取31位的随机数，注意这里是31位，和上面32位不同，因为在nextInt()方法中可以获取到负数的随机数，而nextInt(int bound...4.性能数据 使用JMH进行基准测试: @BenchmarkMode({Mode.AverageTime}) @OutputTimeUnit(TimeUnit.NANOSECONDS) @Warmup(
基 本 思 路：1.既然要控制生成的随机数个数countNum，那么可以使用for循环来控制。 ...2.接下来就是重点如何控制生成随机数的范围 拓展知识面： Math.ceil(n); 向上取整。返回大于等于n的最小整数。 Math.floor(n); 向下取整。...返回为n的整数部分。 Math.round(n); 四舍五入。返回为n四舍五入后的整数。 Math.random(n); 0.0 ~ 1.0 之间的一个伪随机数。...Math.floor(Math.random()*10); 可均衡获取0到9的随机整数。 Math.round(Math.random()); 可均衡获取0或1的随机整数。...重要公式：(Math.random()*(maxNum-minNum+1)+minNum,10) maxNum范围最大值 minNum范围最小值 如此控制生成的随机数范围。
满足这类要求的数字在人类“一眼看上去”是随机的。 密码学安全伪随机性。其定义为，给定随机样本的一部分和随机算法，不能有效的演算出随机样本的剩余部分。 真随机性。其定义为随机样本不可重现。...此外，除非系统属性java.util.secureRandomSeed设置为true，否则默认构造的实例不会使用加密的随机种子。...SecureRandom提供了加密功能强的随机数生成器（RNG）。 加密强度高的随机数至少要符合FIPS 140-2“加密模块的安全性要求”第4.9.1节中指定的统计随机数生成器测试。...]; random.nextBytes(bytes); 调用者还可以调用generateSeed(int)方法来生成给定数量的种子字节（例如，为其他随机数生成器提供种子）：byte[] seed = random.generateSeed...对nextBytes的首次调用将强制其从实现特定的熵源中播种自身。如果先前调用过setSeed，则不会发生这种自我播种。
Random 伪随机数生成器，可以传一个种子来生成随机数。 种子就是一个指定的变量，用来参与生成随机数，如果什么都不传，默认使用System.nanoTime() 来参与生成。...特点：Random 是线程安全的、不是加密安全的，因为是伪随机数。...生成指定范围随机数 public class Test { //指定随机数范围 public static void getRandom1() { Random random = new...其中的报漏洞的解释是这样说的，在对安全性要求较高的环境中，使用能够生成可预测值的函数作为伪随机数据源，会产生Insecure Randomness(不安全随机性)错误。...就是字面是的意思，安全的随机。 作用很明确，生成安全的、不可预测的随机数。 httpclient中就有使用。
最近用Java写的一个密码生成器，实现方法是首先定义一个候选字符数组，并通过java.util.Random中的nextInt()方法生成一个随机整数做为候选字符数组的键，来实现随机取出字符的功能，详细程序请见下面的源代码...import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStreamReader; import java.util.Random; /** * 密码生成器...String strPassword = Main.doGenerate(Main.intPassLength); System.out.print("本次生成的密码为:
直接把\(X_{i+1} = (aX_i + b) \pmod P\)展开，推到最后会得到这么个玩意儿
在实际应用中，经常需要根据特定需求创建自定义的随机分布生成器。 随机数生成的基础 在开始创建自定义随机分布之前，了解 NumPy 提供的随机数生成工具是非常重要的。...(loc=0, scale=1, size=5) print("正态分布随机数：", normal_samples) 这些函数为开发自定义随机分布提供了基础工具，我们可以基于这些分布构建更加复杂的分布生成器...开发自定义随机分布生成器 直接定义概率密度函数（PDF）或累积分布函数（CDF）。 基于现有分布进行变换。...以下是一个创建自定义指数分布随机生成器的示例： # 自定义指数分布生成器 def custom_exponential(scale, size): # 使用逆变换公式：x = -scale *...从均匀分布中采样 x = np.random.uniform(0, 1) y = np.random.uniform(0, 1) # 拒绝条件：概率密度函数为
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