几个问题 为什么需要随机数？ 伪随机数伪在哪里？ 为何要采用伪随机数代替随机数？这种代替是否有不利影响？ 如何产生（伪）随机数？ 以下内容将围绕这几个问题依次说明。 2....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。...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。...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。...简单，我们基本上不可能采用计算机产生无穷多的真随机数，而伪随机数在特定准则下和真随机数具有相同的性质，而且容易产生任意多的伪随机数。 这种代替是否有不利影响？
I.真随机数&伪随机数的基本定义 在这之前需要先明白一点：随机数都是由随机数生成器（Random Number Generator）生成的。...所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。 —百度百科 从定义我们可以了解到，伪随机数其实是有规律的。只不过这个规律周期比较长，但还是可以预测的。...II.c语言中的伪随机数详解 既然我们已经了解了真伪随机数的概念，接下来就来探究一下离我们最近的伪随机数吧。 c语言中就存在一个随机函数：rand().它就是一个标准的伪随机数生成器。...那么，既然伪随机数生成那么简单，而且看上去确实是随机的，为什么人们还要大费周章的使用繁琐又高价的物理设备去获得随机数呢？ 前面在伪随机数的定义里讲了，伪随机数其实是有周期的。 听起来很恐怖对不对？...它的作用就是将随机数可视化。下面分别放出真随机数和伪随机数的图像。 真随机数图像： 伪随机数图像： 很明显的可以看到，伪随机数的图像呈现出了某种规律。
阅读本文需要6.5分钟 目的：实现几种类型的伪随机数生成器。 random 模块基于 Mersenne Twister 算法提供了一个快速的伪随机数生成器。...一种技术是用一个程序生成随机数并保存他们以通过单独的步骤进行处理。然而，对于大量数据可能不实用，所以，random 模块包含了 seed() 函数用于初始化伪随机数生成器以生成预期的一组值。...getstate() 函数可以返回随后用于 setstate() 的重新初始化随机数生成器的数据。...然而，如果没有好的平台随机数生成器，实例很可能被使用当前时间播种，然后就产生了相同的值。...一些操作系统提供了一个随机数字生成器，它可以访问随机数生成器引入的更多熵源。
PHP的加密伪随机数生成器的使用 今天我们来介绍的是 PHP 中的加密伪随机数生成器（CSPRNG 扩展）。...随机数的生成其实非常简单，使用 rand() 或者 mt_rand() 函数就可以了，但是我们今天说的这个则是使用了更复杂算法的一套随机数生成器。...rand() 已经不是很推荐使用了，mt_rand() 的生成速度更快一些，也是现在的主流函数，而加密的伪随机数生成函数则是密码安全的，速度会比 mt_rand() 略慢一点。...生成来源 上述两种加密伪随机函数的生成来源都是依赖于操作系统的，具体如下： 在 Windows 系统，会使用 CryptGenRandom() 函数。...如果给定的字节长度无效，将引发错误 总结 今天的内容非常简单，而且还发现了 random_bytes() 这个函数的秒用，以后不用再自己去写随机生成 salt 的函数了，就像我们之间介绍密码加盐文章中 什么叫给密码
原文章链接为：PHP的加密伪随机数生成器的使用 文中对于 random_bytes() 函数的描述有误。...Github原文链接： https://github.com/zhangyue0503/dev-blog/blob/master/php/202007/PHP的加密伪随机数生成器的使用.md
本文章来总结一下关于apache伪静态与iis伪静态区别介绍，主要讲到了一些规则的问题与配置区别，以后大家就可以直接在iis伪静态转换apache，反之也一样。 ...Apache伪静态与IIS伪静态打开模式不一样： apache的.htaccess配置文件是以：RewriteEngine On 将写模式打开。 ...Apache伪静态html(URL Rewrite)设置法 phpma一 打开 Apache 的配置文件 httpd.conf 。 ...打开你的httpd.ini,找到 [ISAPI_Rewrite] 代码如下: 区别 Apache不需要网站域名，而iis需要网站域名,且IIS遇到需要重写的URL有问号(?)
为什么在Python中，文件还可以使用for循环进行遍历呢？这是因为，在Python中，文件对象实现了迭代器协议，for循环并不知道它遍历的是一个文件对象，它只管使用迭代器协议访问对象即可。...Python有两种不同的方式提供生成器： 生成器函数：常规函数定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。...(4)) 而不用多此一举的先构造一个列表： sum([x ** 2 for x in xrange(4)]) 2.3 再看生成器 前面已经对生成器有了感性的认识，我们以生成器函数为例...对于前一个表达式，我在自己的电脑上进行测试，还没有看到最终结果电脑就已经卡死，对于后一个表达式，几乎没有什么内存占用。...只要大家完全接受了生成器的概念，理解了yield语句和return语句一样，也是返回一个值。那么，就能够理解为什么使用生成器比不使用生成器要好，能够理解使用生成器真的可以让代码变得清晰易懂。 4.
背景介绍 实际工作中随机数的使用特别多，比如随机抽奖、随机翻牌。通过随机数还能实现很多有趣的效果，比如随机改变元素的位置或颜色。...生成 min ~ max 范围的 countNum 个不重复的随机数，最终这些随机数以一个数组的形式返回。...：定义一个名为 getRandomNum 的函数，接收三个参数： min：随机数范围的下限。 max：随机数范围的上限。 countNum：要生成的不重复随机数的数量。...：使用 while 循环来生成随机数，只要数组 arr 的长度小于 countNum，就会继续生成新的随机数。...小总结： 这段代码结合了 HTML 和 JavaScript 实现了一个简单的随机数生成器。
概念 1.1 真、伪随机数 大部分的计算机语言都会提供 API 生成随机数，此类 API 称为随机数生成器。...计算机可以用随机数模拟现实世界中的各种随机概率问题，没有随机生成器的编程语言不是“好语言”。 什么是真随机数？ 现实世界中的随机数：比如掷钱币、骰子、转轮、使用电子元件的噪音、核裂变等等。...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。 真正随机数的特点：不可预测。...什么是伪随机数？ 由算法模拟生成的随机数称其为伪随机数。计算机编程语言中所生成的随机数基本上都是伪随机数。...参考指标越多，伪随机数就越接近真正的随机生成。 2. Python random 模块 random 模块实现了各种分布的伪随机数生成器。因为完全确定性，它不适用于所有目的，并且完全不适合加密目的。
2、真随机数和伪随机数 在计算中，硬件随机数生成器（HRNG）或真随机数生成器是一种从物理过程而不是通过算法生成随机数的设备。...这与通常在计算机程序中实现的伪随机数生成的范例形成对比。 伪随机数生成器（PRNG），也称为确定性随机位生成器（DRBG），是一种用于生成其属性近似于随机数序列属性的数字序列的算法。...虽然可以使用硬件随机数生成器生成更接近真实随机的序列，但伪随机数生成器在实际中对其生成数字的速度和再现性非常重要。...这种类型的随机数生成器通常被称为伪随机数生成器。这种类型的生成器通常不依赖于自然产生的熵源，尽管它可以由自然源周期性地播种。...还有一些系统采用真随机和伪随机混合的方法，在可用时提供从自然来源获取的随机性，并返回到基于加密安全伪随机数生成器（CSPRNG）的定期重新播种软件。
原型开发和伪代码是两种不同的软件开发概念，它们分别用于解决不同的问题。下面是关于原型开发和伪代码的一些区别： 1....原型通常是一个可运行的、简化的系统实现，可以让开发人员和其他利益相关者对整个系统有一个更直观的了解。 - 伪代码：伪代码的目的是以简洁、易懂的方式描述算法或程序逻辑，不涉及具体的编程语言和语法。...伪代码主要用于设计和理解复杂的算法或程序结构，以便在实际编码之前更好地组织思路。 2....- 伪代码：伪代码是一种介于自然语言和编程语言之间的描述方式，它使用简洁的文字和符号来表示程序逻辑，而不涉及具体的编程语言和语法。 3....- 伪代码：伪代码主要用于设计和理解算法或程序结构，它适用于解决复杂的编程问题、讨论算法实现以及编写技术文档等场景。 总之，原型开发和伪代码分别关注不同的开发阶段和问题。
背景知识 2.1 真随机和伪随机概念 根据密码学原理，要想对一个“随机数”进行随机性检验有以下几个标准： 统计学伪随机性 - 在给定的随机比特流样本中，1 的数量大致等于 0 的数量，也就是说，“10”...密码学安全伪随机性 - 就是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。...可以通过密码学安全伪随机数生成器计算得出 真随机数 -同时满足三个条件的随机数 2.2 GO语言包的随机函数包介绍 2.2.1 math/rand 包 math/rand 包实现了伪随机数生成器，就是如果使用相同的种子来生成两个...具体来讲，Unix 维护了一个熵池，不断收集非确定性的设备事件，即机器运行环境中产生的硬件噪音，来作为种子。...如下图 1 所示，HPB随机数生成器有三层架构：随机数种子生成层，随机数计算层（验证层）和随机数调用层。 随机数种子层负责产生硬件随机数种子，种子层一般有硬件担任。
那么，到底什么是随机？他所谓的随机真的如他所说是不夹私情、绝对公平以及无论贵贱的吗？ 随机性 随机性这个词是用来表达目的、动机、规则或一些非科学用法的可预测性的缺失。...提到随机性，不得不提的就是随机数，随机数在计算机应用中使用的比较广泛，最为熟知的便是在通信安全和现代密码学等领域中的应用。 ? 随机数分为真随机数和伪随机数，我们程序中使用的基本都是伪随机数。...真随机数，通过物理实验得出，比如掷钱币、骰子、转轮、使用电子元件的噪音、核裂变等。需要满足随机性、不可预测性、不可重现性。 伪随机数，通过一定算法和种子得出。软件实现的是伪随机数。...无论是哪种语言，单纯的算法生成的数字都是伪随机数，都是由可确定的函数通过一个种子，产生的伪随机数。 ? ? 为啥灭霸并不公平？ 前面我们提到过，真随机数要满足随机性、不可预测性、不可重现性。...真随机数生成器 真正的随机数是使用物理现象产生而不是计算机程序产生的。生成随机数的设备我们称之为真随机数生成器。
0x01：生产随机数的方式 Math.random()0到1之间随机数 java.util.Random伪随机数（线性同余法生成） java.security.SecureRandom真随机数 java.util.concurrent.ThreadLocalRandom...每一个线程有一个独立的随机数生成器 0x02：Math.random() 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 例子...从源码分析发现，调用Math.random()方法时，自动创建了一个伪随机数生成器，实际上用的是new java.util.Random()。...0x03：java.util.Random伪随机数 java.util.Random采用线性同余法伪随机数生成器（linear congruential pseudorandom number generator...每一个线程有一个独立的随机数生成器，用于并发产生随机数，能够解决多个线程发生的竞争争夺，效率更高。
一、什么是随机数 随机数都是由随机数生成器（Random Number Generator）生成的。随机数分为”真随机数“和”伪随机数“两种。...----百度百科 根据百科上的定义可以看到，真随机数是依赖于物理随机数生成器的。使用较多的就是电子元件中的噪音等较为高级、复杂的物理过程来生成。...所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。---百度百科 从定义我们可以了解到，伪随机数其实是有规律的。只不过这个规律周期比较长，但还是可以预测的。...主要原因就是伪随机数是计算机使用算法模拟出来的，这个过程并不涉及到物理过程，所以自然不可能具有真随机数的特性。 二、以太坊上的随机数 1、为什么没有random方法？...如果初始输入值有稍微的变动，最终计算的结果也会有天壤之别。 ? 3、利用业务逻辑生成相对安全的随机数 将业务数据加入到随机数生成器中，可以解决矿工利用随机数生成器攻击Dapp。
学完这篇教程，你将会明白： 从算法角度解释应用机器学习中随机性的来源 伪随机数生成器是什么，如何在Python中使用它 何时控制实际数字序列和随机性，何时利用随机性进行控制 教程概述 本教程分为5部分，...分别是： 机器学习的随机性 随机数生成器 如何建立随机数生成器 如何控制随机性 常见问题 机器学习的随机性 在应用机器学习中随机性的来源有很多。...什么时候调用随机数生成器 在预测建模项目中，有一些你应该考虑调用随机数字生成器的时机。 让我们来看两种情况： 数据准备。...而且这对于描述模型性能来说十分实用，而且训练数据和学习算法本身的变化都会考虑在内， 常见问题 我能预测随机数吗？ 你无法预测随机数的序列，即使用深度神经网络也不行。 真随机数会带来更好的结果吗？...确认在Python伪随机数生成器中的seed不会影响NumPy伪随机数生成器。 探索在一定范围和高斯随机数之间生成整数的例子。 确定能建立非常简单的伪随机数生成器的方程式。
而arbitraryGen正是一款为各种程序员所熟知的代码生成器。以下是该代码的使用方法，以及生成器本身有什么吸引人的特点。...image.png arbitraryGen代码生成器怎么用 在具体操作中，这种代码生成器有三种使用模式。...第三种模式是混合式代生成的模式，结合了前两种模式的优点，需要程序员有一定的基础。...这种生成器有什么特点 arbitraryGen代码生成器的第一大特点，是能够将程序员自己编写的脚本与生成器自身的源代码进行混合，并放入源文件。...以上便是arbitraryGen代码生成器的特点和使用方式，程序员们只有不断学习，积极尝试新的代码生成器以减轻工作负担，才能有更多的时间和机会进行新东西的探索，技术才能进步。
产生随机数C++11 的标准库提供了一个非确定性随机数生成设备，即 std::random_device。...函数来产生伪随机数。...std::random_device rd; for(int n=0; n随机数引擎随机数引擎是一种伪随机数生成器...其中，std::linear_congruential_engine 是最常用的一种，速度也非常快；std::mersenne_twister_engine 则被称为最好的伪随机数生成器；std::subtract_with_carry_engine...下为伪随机数）。
实际上只要给定边界条件，真随机数并不存在，可是如果产生一个真随机数样本的边界条件十分复杂且难以捕捉（比如计算机当地的本底辐射波动值），可以认为用这个方法演算出来了真随机数。...相应的，随机数也分为三类： 伪随机数：满足第一个条件的随机数。 密码学安全的伪随机数：同时满足前两个条件的随机数。可以通过密码学安全伪随机数生成器计算得出。 真随机数：同时满足三个条件的随机数。...伪随机只是统计学上的概念，生成的伪随机数是有一定规律的，而这个规律出现的周期随着伪随机算法的优劣而不同。一般来说这个“周期”比较长，但是也是可以预测的。...许多SecureRandom实现采用伪随机数生成器（PRNG，也称为确定性随机位生成器或DRBG）的形式，这意味着它们使用确定性算法从随机种子生成伪随机序列。...算法是可以有很多的，通常如何选择种子是非常关键的因素。 Random的种子是 System.currentTimeMillis()，所以它的随机数都是可预测的， 是弱伪随机数。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI AI时代，以AI之名行骗的“伪AI”产品屡见不鲜，甚至影响越来越广泛。...有位名叫阿文德·纳拉亚南（Arvind Narayanan）的普林斯顿CS副教授坐不住了。他炮轰道： 某些公司为了卖货，利用公众的不了解，不管卖的是什么通通贴上“AI”的标签。...提供这类产品的公司非只一家，其中最知名的HireVue，声称全球有超过700家公司使用他们的产品，其中不乏世界500强企业。目前，这家公司已募集资金9300万美元（约合6.55亿元人民币）。 ?...数百万求职者面对的不过是精心设计的随机数生成器。 令人怀疑的，还远不只是这一种产品。 为了让大家不被这样的最新“智商税”收割，阿文德决心教会大家如何识别这些AI界的骗子们。...以及，有什么AI项目是你觉得“伪AI”的吗？
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