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？
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
生成排列成M*N*P*…多维向量的随机数。如果只写M，则生成M*M矩阵；如果参数为[M,N]可以省略方括号。
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。
在数据科学、机器学习和统计学等领域中，随机数生成是一个关键的操作。NumPy 提供了丰富的随机数生成功能，包括生成服从不同分布的随机数、设置随机种子等。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的随机数生成操作，并通过实例演示如何应用这些功能。
random 模块基于 Mersenne Twister 算法提供了一个快速的伪随机数生成器。Mersenne Twister 最初开发用于为蒙特卡洛模拟器生成输入，可生成具有分布均匀，大周期的数字，使其可以广泛用于各种应用。
Java随机数的产生方法有2种，一种是Math.random()方法，一种是Random类。
该程序可以生成多种不同类型的随机数字，只需调用nextInt()和nextFloat()即可(或调用nextLong()或nextDouble()。传送给nextInt()的参数设定了随机数的上限，下限为0。
随机性的使用是机器学习算法配置和评估的重要部分。从神经网络中的权重的随机初始化，到将数据分成随机的训练和测试集，再到随机梯度下降中的训练数据集的随机混洗（random shuffling），生成随机数和利用随机性是必需掌握的技能。
C++11 是一个比较重要的版本，它引入了许多新的语言特性和标准库组件。其中，随机数生成的新特性极大地方便了开发人员在程序中生成随机数。
在 RANDOMIZED-QUICKSORT 的运行过程中，最坏情况下，随机数生成器 RANDOM 的调用次数为 O(n)。这是因为在最坏情况下，每次分区操作都会将数组分成大小相等的两部分，因此每次都需要从剩下的 n-1 个元素中随机选择一个元素作为主元。这样，每次分区操作都需要调用 RANDOM 函数，总共需要进行 n 次分区操作，因此 RANDOM 的调用次数为 O(n)。
rng 函数用于控制随机数生成函数（rand、randi、randn）生成随机数。
l 变量名称(Variable Name) - 用于控制在其它元素中引用该值，形式：$(variable_name}
有时候，我们会用到随机数。java中自带的Random()函数让我们可以很方便的产生随机数。本文介绍它的一些用法。
java中存在两个随机函数，它们分别来自java.long.Math.random()和 java.util.Random();其中前者的适用范围比较小，完全可以被后者取代。
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。
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。
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Python编程中，我们经常需要生成随机数来模拟真实情况、实现游戏逻辑、进行数据采样等。Python提供了一个名为random的内置库，它为我们提供了丰富的随机数生成功能。本文将详细介绍random库的使用，包括随机数生成、随机数种子、随机选择元素、洗牌等，让我们一起探索这个强大的库。
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。
在我们的Java课程中通过游戏案例，我们通过随机数来对每次的攻击伤害值进行了一个赋值，那么Java中还有哪些方法可以产生随机数呢？ Java中产生随机数的几种方式，随机数的概念从广义上讲，有三种： 1、通过System.currentTimeMillis（）来获取一个当前时间毫秒数的long型数字。 【PS：这个方法返回一个从1970年1月1号0点0分0秒到目前的一个毫秒数，返回类型是long，我们可以拿它作为一个随机数，拿它对一些数取模，就可以得到我们想要的一些范围内随机数】 2、通过Math.rand
Java中产生随机数的几种方式，随机数的概念从广义上讲，有三种： 1、通过System.currentTimeMillis（）来获取一个当前时间毫秒数的long型数字。 【PS：这个方法返回一个从1970年1月1号0点0分0秒到目前的一个毫秒数，返回类型是long，我们可以拿它作为一个随机数，拿它对一些数取模，就可以得到我们想要的一些范围内随机数】 2、通过Math.random（）返回一个0到1之间的double值。 【PS：这个产生的随机数是0-1之间的一个double，我们可以把他乘以一定的倍数来得到
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。
在我们的Java课程中通过游戏案例，我们通过随机数来对每次的攻击伤害值进行了一个赋值，那么Java中还有哪些方法可以产生随机数呢？
在Linux系统中，/dev/random和/dev/urandom是两个特殊的设备文件，用于生成随机数。在本文中，我们将深入探讨这两个设备文件的区别，以及它们在Linux系统中的作用。
Java Random class is used to generate a series of random numbers.
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Carl Tashian 编译 | 陈远鹏，Melody 罗马12毫米骰子，PAS（一个英国政府管理下的保护文物志愿者组织）/大英博物馆董事（CC BY-SA 2.0） 统计学家弗朗西斯 · 加尔顿于1890 年《自然》杂志上写道：“作为一个选择随机的工具，我发现没有什么优于骰子。把它们扔进装骰子的盒子中摇动，它们彼此相互冲撞，并与盒壁碰弹，不停的滚动，即使在一次摇骰子中，骰子的最初朝向也无法为其最终的朝向提供任何有用的线索。” 我们如何才能生成一个均匀的随机数序列
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。
假设我们有一个伪随机数生成器，可以生成在[0,1)范围内的随机数。那么我们可以使用以下算法实现从一个a, b范围内的随机数：
假设现在已知圆的圆心的x和y坐标，以及该圆的半径radius。要求写一个随机点生成器，要求该生成器生成的点必须在圆内，且每一个点被生成的概率为相等的。规定圆周上的点也属于圆内。
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
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。
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
random.random()函数返回一个范围在[0.0, 1.0)之间的随机浮点数。这是生成均匀分布随机数的基础函数。
【C++ 简明教程】每次更新将会以代码块的形式发布，可以作为手册或者模块以供查询。
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。
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
产生的随机数是 0 - 1 之间的一个 double，即 0 <= random <= 1。
来源 | https://www.jianshu.com/p/2f6acd169202
在Java中主要提供了两种方式产生随机数，分别为调用Math类的random()方法和Random类提供的产生各种数据类型随机数的方法。
作者：专职跑龙套 链接：https://www.jianshu.com/p/2f6acd169202
研究人员披露了数十亿物联网（IoT）设备中使用的随机数生成器严重漏洞，这意味着大量用户面临潜在攻击风险。
两个办法帮你解决如何在Java中产生随机数 随机数在日常的应用和开发中经常会见到，比如说某些系统会为用户生成一个最初的初始化密码，这就是一个随机数。如何生成这个随机数，不同的开发工具的方法也不一样。在应用中，Java是应用最为广泛的开发工具之一，如何在Java中产生随机数，也是很多开发者在初学随机数时的一个必修课，在此为读者贡献两个办法帮你解决如何在Java中产生随机数。
在Go语言中，crypto/rand包提供了生成加密安全的随机数的功能。这个包中最为核心的就是rand.Reader，一个全局、共享的加密安全的伪随机数生成器。本文将深入探讨rand.Reader的内部机制、用法及其在不同场景下的妙用。
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。
对称加密可以解决通信的机密性的问题，但是不能解决密钥配送的问题。而非对称加密算法虽然可以解决密钥配送的问题，但是它的加密速度比较慢，并且无法抵御中间人攻击。
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