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伪随机数算法_伪随机数预测工具

Random 转载内容，有更改，感谢原作者（http://www.cnblogs.com/softidea/p/5824240.html#3697214） Java中的Random类生成的是伪随机数，...，然而，真随机数产生速度较慢，为了实际计算需要，计算机中的随机数都是由程序算法，也就是某些公式函数生成的，只不过对于同一随机种子与函数，得到的随机数列是一定的，因此得到的随机数可预测且有周期，不能算是真正的随机数...，因此称为伪随机数（Pseudo Random Number）。...顺便提一下，亚裔唯一图灵奖得主姚期智，研究的就是伪随机数生成论（The pseudo random number generating theory）。...在这里，我重点介绍两个常用的算法：同余法（Congruential method）和梅森旋转算法（Mersenne twister） 1、同余法同余法（Congruential method）是很常用的一种随机数生成方法

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伪随机数算法(一)

今天说一说伪随机数算法(一),希望能够帮助大家进步!!! 　　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的，是通过某种算法实现的。...（老实说，准随机数我目前也没准确理解，读者有好的例子请@我）　　3）伪随机数：通过某种数学公式或者算法产生的数值序列。...虽然在数学意义上伪随机数是不随机的，但是如果能够通过统计检验，可以当成真随机数使用。二、伪随机数算法　　伪随机数产生的方法有个逼格挺高的名字---伪随机数发生器。...里面有一章专门介绍初等数论，而线性同余法作为产生均匀型伪随机数的算法，有大概一页的论述（真是一个悲剧(-_-メ)）。

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伪随机数生成算法

写在前面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。 [骰子] 说随机，那什么是随机呢？...“伪”随机数的数学方法。...统计学检验如何判断一个序列是否够随机呢？伪随机数生成算法多种多样，总要分出个孰好孰差，如何对各自的随机性进行定量评估呢？...线性同余法 linear congruential generator（LCG）线性同余法是最早最知名的伪随机数生成算法之一，曾被广泛应用，后逐渐被更优秀的算法替代，其通过如下递推关系定义： X...马特赛特旋转演算法 Mersenne Twister 马特赛特旋转演算法，是1997年提出的伪随机数生成算法，其修复了以往随机数生成算法的诸多缺陷，可快速生成高质量的伪随机数，且经过了广泛的统计学检验，

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伪随机数生成算法

写在前面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。说随机，那什么是随机呢？...“伪”随机数的数学方法。...统计学检验如何判断一个序列是否够随机呢？伪随机数生成算法多种多样，总要分出个孰好孰差，如何对各自的随机性进行定量评估呢？...马特赛特旋转演算法 Mersenne Twister 马特赛特旋转演算法，是1997年提出的伪随机数生成算法，其修复了以往随机数生成算法的诸多缺陷，可快速生成高质量的伪随机数，且经过了广泛的统计学检验，...目前在各种编程语言和库中已普遍存在或作为默认的伪随机数发生器，被认为是更可靠的伪随机数发生器。

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伪随机序列

概念伪随机序列是指统计特性类似随机噪声的序列，但可以重复产生。 2. m 序列 2.1 概念 m 序列是最大长度线性反馈移位寄存器序列的简称。...image.png 2.5 m 序列特性均衡性：0/1分布等概时，熵最大，随机性最大。短游程特性自相关特性：序列与延时序列的相似度 2.6 m 序列的应用测试噪声源、加密通信、加扰及平衡。

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伪随机数

Random random伪随机数类在 java.util 包下，是最常用的随机数生成器，其使用线性同余公式来生成随机数，所以才说是伪随机。...构造方法与常用方法类型名字解释 Random() 默认构造函数 Random(long seed) 有参构造，用种子创建伪随机生成器 int nextInt 返回生成器中生成表序列中的下一个伪随机数...int nextInt(int n) 返回均匀分布于区间 [0,n)的伪随机数 double nextDouble 返回下一个伪随机数 [0.0,1.0) 3....而没有给seed因为依赖于变化的时间，所以每次的序列是不确定的常用 new Random().nextInt(int n)来生成伪随机数 4....，每次调用就新建一个Random类也知道区间为 [0.0,1.0) 生成给定范围的伪随机数 // 给定范围 int min = 10; int max = 15; // 生成伪随机小数 double

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什么是随机和伪随机

其实真正的随机是不存在的，至少在代码层面不存在，因为随机数在代码层面都是用算法来计算，而算法只能通过优化来确保随机数在某个空间上均匀分布。...而伪随机的话就可能出现很多情况了，比如正态分布，随机数集中在中间的区间。如何接近理想的生成随机数为了让结果尽可能接近理想情况，我们需要让每一次生成的结果和之前的结果有关联。...这里的原理是， Random会用算法把 100 转换成随机数区间 0 - 10 中某一个点，之后生成的随机数都会与上一次结果有关而且呈均匀分布。...虽然这样子可以生成接近理想的随机数，但是也有个严重的问题，如果我们用同样的种子去生成随机数的话，就可能导致结果是可以预测的。...这里的原因就是种子，当选用同样的种子时，在同样的算法下，在相同区间中生成的随机数序列是一致的，也就是说如果年会的抽奖算法用了某一个固定的种子，那么结果早在年会前就确定了。

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伪随机数和伪随机数生成器

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....,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。...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？...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。

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DEDECMS伪随机漏洞分析

一、本篇本文为“DEDECMS伪随机漏洞”系列第三篇：第一篇：《DEDECMS伪随机漏洞分析 (一) PHP下随机函数的研究》第二篇：《DEDECMS伪随机漏洞分析 (二) cookie算法与key...随机强度分析》根据第二篇,我们有信心去遍历root key的所有可能, 但是我们还需要一个碰撞点, 才能真正得到root key的值, 本篇找到了两个碰撞点, 并编写了简单的POC来获取root key...前台RCE 邮箱hash算法,唯一不知道的是rootkey, 通过poc跑出了rootkey,就能构造出来,然后访问hash即可通过邮箱认证, 对于”dedecms前台任意用户登录”的利用有些许帮助⑧...防护建议可以考虑在rootkey后面手动加入一些值，或者生成算法部分加入当前时间、ip、servername，或者uuid混合一下，作为防护手段。 *本文作者：光通天下，来自FreeBuf.COM

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伪随机码详解

伪随机码伪随机序列的概念伪随机序列应当具有类似随机序列的性质。...在工程上常用二元 {0,1} 序列来产生伪随机（噪声）码, 它具有以下几个特点: 在随机序列的每一个周期内 0 和 1 出现的次数近似相等。...形式的码, 称为伪随机码, 又称为狭义伪随机码。...形式的码, 称为广义伪随机码。狭义伪随机码是广义伪随机码的特例。伪随机序列的产生可以用移位奇存器作为伪随机码产生器, 图1是一个4级移位寄存器, 用它就可产生伪随机序列。...在这种条件下, 产生的伪随机序列是这是一个周期长度p=15的伪随机序列。

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JS生成随机数的算法

关于随机数的过程解释： 1>. Math.random() 表示生成 [0,1) 的数，所以 Math.random()*5 生成的都是 [0,4] 的随机整数。...5>.random()%51+13我们可以看成两部分：rand()%51是产生 0~50 的随机数，后面+13保证 a 最小只能是 13，最大就是 50+13=63。...生成一定范围内的随机数比如生成【m,n】范围类的整数。在 js 生成验证码或者随机选中一个选项时很有用。...代码如下： //生成从minNum到maxNum的随机数 function randomNum(minNum,maxNum){ switch(arguments.length){.../ max - 期望的最大值 parseInt(Math.random()*(max+1),10); Math.floor(Math.random()*(max+1)); 生成 [min,max] 的随机数

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JS中数组随机排序实现（原地算法sortshuffle算法）

一、原地算法在谈sort之前，我们先了解一下原地算法，什么事原地算法呢？所谓原地算法就是说基于原有的数据结构进行一定的操作修改，而不借助额外的空间。...使用原地算法时，其内存干净，空间复杂度是O(1)，可以减少没必要的内存，避免造成内存浪费和冗余。当然，减小内存损耗会带来算法复杂度和时间消耗的增加，所以是一个Tradeoff。...Math.random())}) newArr.sort((a,b)=> (a.k - b.k)) arr.splice(0, arr.length, ...newArr.map(i => i.v));}三、洗牌算法实现随机排序...随机抽取一张抽取的放置到最后位置最后位置的牌放置在随机抽取的位置let arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,11,12,13,14];funtion shuffle...：本文用到的JS基础本文用到数组方法基本介绍splice返回被删除的元素，直接修改数组数据，可接受1/2/3个参数let arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,11,12,13,14

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JavaScript实现伪随机正态分布

前言在前端开发中，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。什么是正态分布？...伪随机数生成算法计算机中的随机数通常是伪随机数，即通过确定性的算法生成的数列。这些算法使用一个种子值作为起点，并通过一系列的计算生成下一个随机数。...实现伪随机正态分布实现伪随机正态分布的方法有很多，这里介绍两种常用的方法。 1 Box-Muller转换方法 Box-Muller转换方法是一种常用的生成正态分布的方法。...示例代码: 下面是使用JavaScript实现伪随机正态分布的示例代码： // 使用Box-Muller方法生成伪随机正态分布 function generateNormalDistribution(mean...randomValue = generateNormalDistribution(mean, stdDev); console.log(randomValue); 总结通过 JavaScript 实现伪随机正态分布可以在前端开发中进行模拟和实验

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PHP伪随机数问题

为什么生成随机数会一样呢？我们多次访问。可以看到再次循环的输出时它的随机数并没有改变，依然是红框中出现的数字其实，这就是伪随机数的漏洞，存在可预测性。...生成伪随机数是线性的，可以理解为y=ax,x就是种子，知道种子和一组伪随机数不是就可以推y(伪随机数了吗),当然实际上肯定更加复杂。 ? 知道种子后，就可以确定输出伪随机数的序列。.../php_mt_seed 第一个随机数该脚本用于爆破出种子。 ? ? 接下来以[GWCTF 2019]枯燥的抽奖一题为例深入学习php伪随机数问题首先进入题目 ? ?...滤清思路后先用脚本将伪随机数转换成php_mt_seed可以识别的数据，得出页面显示字符所用的随机数 ?...> 最后将得到的随机数填入，得到flag

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Python伪随机数模块random

random模块该模块实现了各种分布的伪随机数生成器。(包括在实数轴上计算均匀、正态（高斯）、对数正态、负指数、伽马和贝塔分布的函数)不应将此模块的伪随机生成器用于安全目的。...关于random模块的更多详细内容，请参考官方文档random — 生成伪随机数下面列举一下该模块常用的功能。...如果操作系统提供随机源，则使用它们而不是系统时间。当你的seed是相同的情况下，你多次执行得到的随机数序列是相同的。...常用序列随机函数 random.choice(seq) 从非空序列 seq 返回一个随机元素。如果 seq 为空，则引发 IndexError。...参考资料更多的函数请参考random — 生成伪随机数。

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伪随机序列——m序列及MATLAB仿真

前言在通信系统中的随机噪声会使模拟信号产生失真和使数字信号出现误码，并且，它还是限制信道容量的一个重要因素。因此人们经常希望消除或减小通信系统中的随机噪声。另外，有时人们会希望获得随机噪声。...例如，在实验室中对通信设备或系统性能进行测试时，可能要故意加人一定的随机噪声。伪随机噪声具有类似于随机噪声的某些统计特性，同时又能够重复产生。...由于它具有随机噪声的优点，又避免了随机噪声的缺点，因此获得了日益广泛的实际应用。目前广泛应用的伪随机噪声都是由周期性数字序列经过滤波等处理后得出的。在后面我们将这种周期性数字序列称为伪随机序列。...它有时又称为伪随机信号和伪随机码。一、m 序列 1、m 序列的产生 m 序列是最长线性反馈移位寄存器序列的简称。它是由带线性反馈的移存器产生的周期最长的序列。现在，我们先给出一个 m 序列的例子。...m 序列的功率谱密度 ⑥、伪噪声特性由于 m 序列的均衡性、游程分布和自相关特性与随机序列的基本性质极相似所以通常将 m 序列称为伪噪声（PN）序列，或称为伪随机序列。

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Python3 生成伪随机数

参考资料在项目中，我们做随机图像增强或者概率性的需求时，可能会用到随机函数，这里介绍下 Python3 自带的伪随机数生成器模块 random，大多数知识来源于官网教材，我加以总结和添加代码实例 random...对于序列，存在随机元素的统一选择、用于生成列表的随机排列的函数、以及用于随机抽样而无需替换的函数。在实数轴上，有计算均匀、正态（高斯）、对数正态、负指数、伽马和贝塔分布的函数。...，在重复使用的情况下，可能会返回重复的随机整数返回随机序列用函数 random.choice(sep)：从一个序列中随机选取一个元素返回 random.shuffle(x[,random])：将序列...用于无重复的随机抽样。...(random模块) random-生成伪随机数

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【算法】随机梯度算法

小编邀请您，先思考： 1 随机梯度下降算法怎么理解？ 2 随机梯度下降算法有哪些变体？随机梯度下降算法是深度学习中最常用的算法。...那么为什么叫随机梯度下降算法呢？这里的随机是指每次迭代过程中，样本都要被随机打乱，这个也很容易理解，打乱是有效减小样本之间造成的参数更新抵消问题。...下面我来介绍七种常见的随机梯度下降算法。...算法一：最基本的随机梯度下降算法在最基本的随机梯度下降算法中，参数每一步通过减去它的梯度来更新的，通常需要首先打乱训练样本，然后将它们划分为一定数量的mini-batch，如果mini-batch的数量为...将训练样本随机打乱会避免参数更新的抵消，对于大规模的机器学习任务，随机梯度下降算法表现的性能可观。算法二：动量法如果参数的初始值和学习率没有设置恰当，算法一在实践中不能表现出较好的性能。

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【算法】随机森林算法

小编邀请您，先思考： 1 随机森林算法的原理？ 2 随机森林算法的应用？前言：随机森林是一个非常灵活的机器学习方法，从市场营销到医疗保险有着众多的应用。...1.2 随机决策树我们知道随机森林是将其他的模型进行聚合，但具体是哪种模型呢？从其名称也可以看出，随机森林聚合的是分类（或回归）树。...1.3 随机森林引入的随机森林算法将自动创建随机决策树群。由于这些树是随机生成的，大部分的树(甚至 99.9%)对解决你的分类或回归问题是没有有意义。...而如果我们使用随机森林算法，它可以更好的逼近log(x)曲线从而使得它看起来更像实际的函数。 ? ? 当然，你也可以说随机森林对log(x)函数有点过拟合。...不管怎么样，这说明了随机森林并不限于线性问题。 1 使用方法 3.1 特征选择随机森林的一个最好用例是特征选择。

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OpenCV学习入门（四）：RNG 伪随机问题

于是我就研究了一下随机类RNG，最终找到了问题的原因。...在解释原因之前先了解一下伪随机数，百度里面对计算机产生随机数的过程有详细解释，看不懂也没关系，关于伪随机数记住下面一句话即可：计算机的伪随机数是由随机种子根据一定的计算方法计算出来的数值。...所以，只要计算方法一定，随机种子一定，那么产生的随机数就是固定的。...注意到程序中有如下一行代码 RNG rng(12345); //随机数产生器 OpenCV里RNG类构造函数初始化为固定的值后随机种子也是固定的，所以在相同的平台环境下，编译后每次运行它，显示的随机数是一样的...图3：rng(123)结果好吧，看来确实如我所料的，RNG类构造函数初始化为固定的值后随机种子也是固定的，那怎样才能不需要更改初始化值，同样的代码，同样的编译环境，每次生成的结果都是随机的呢？

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