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Linux随机那些事儿

随机,故名思议就是不按套路出牌的一种机制,确切的说不用人工特意的参与而得到的一种结果。生活中、工作中都需要人为随机事件。 因为这样可以节省很多脑细胞,同时也能制造许多意外。...比如写程序就经常需要随机事件的参与,因为像我这么不专业的“程序猿”都经常需要随机事件,更何况专业的“攻城狮”对吧? 然而 & 而且。在计算机的世界里,所有的随机都是“伪随机”。...在Linux中,常用的随机相关的命令有 md5、shuf、$RANDOM、openssl等,当然如果你会写Python或者PHP,那么也是可以的,同样的像JavaScript也是可以的。...当然了,博主这里主要讲的是Linux的使用方法。 ---- 随机数字 // Linux随机变量 $RANDOM,需要时直接调用即可 [email protected]/* <!...随机读取文件中的某一行 [email protected]/* <!

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Linux Shell 生成随机数和随机字符串

Shell 下如何生成随机数呢,米扑博客特意写了本文,总结 Linux Shell 产生随机数的多种方法。...本文原文转自米扑博客:Linux Shell 生成随机数和随机字符串 计算机产生的的只是“伪随机数”,不会产生绝对的随机数(是一种理想随机数)。...**示例:**使用 linux uuid 生成 40,000,000~50,000,000 之间的随机数 #!...date 日期生成的随机数,与Linux 系统的随机设备 /dev/random 的关系不大,但系统时间也会影响 /dev/random 设备,两者并非绝对无关系。...随机种子函数, 最多5位随机数, 跟时间有关 echo -e “$i \t $randnum” done } ## Linux 系统随机数 + 范围上限值后, 再取余 function mimvp_randnum_bignum

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Linux文件随机抽取N行

有时候需要从大文件中随机抽取N行出来进行模拟,但是用python或者别的语言感觉不太方便,linux下直接分割感觉会更快捷。...一般可以考虑以下的方法: 1. shuf shuf -n100 filename # 从文件中随机选取100行 2. sort sort -R filename | head -n100 -R参数是将文件随机顺序...'\t' '{print $2}' # 假如输出的内容只有一列 awk 'BEGIN{srand()} {print rand()"\t"$0}' filename 这一句话,strand()是设定随机数种子...,必须写在BEGIN中才能正常运行;rand()是产生0到1之间的随机数。...第一列是产生的随机数。sort -nk 1是根据第一列排序,运行后输出: ? 因为种子不一样,所以结果与上图不同。 最后选取想要的行数,然后输出除了第一列的内容就可以了。

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Linux命令mcookie:随机数生成的艺术

Linux命令mcookie:随机数生成的艺术在Linux的广阔世界中,每个命令都有其独特的用途和价值。...将随机数保存到文件mcookie > random.txt这条命令将mcookie生成的随机数保存到名为random.txt的文件中。...随机性:由于mcookie生成的数字是随机的,因此你无法预测其具体内容。这意味着在使用其生成的随机数时,你需要确保你的程序或脚本能够处理各种可能的输入。...与其他命令结合使用:mcookie可以与其他Linux命令结合使用,以实现更复杂的操作。了解并熟悉这些命令的使用方法,将帮助你更好地利用mcookie的功能。...总之,mcookie是一个强大而实用的Linux命令,它为我们提供了一种简单、方便的方式来生成随机的128位十六进制数。

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Linux下产生、加密或解密随机密码

Linux下如何产生、加密或解密随机密码?密码是保护数据安全的一项重要措施,设置密码的基本原则是 “易记,难猜”,在Linux下可以轻易的产生、加密或解密随机密码。 1....$ pwgen 10 1 生成一个独特的随机密码 一口气生成若干组长度为 50 个字符的唯一的随机密码!  $ pwgen 50 生成多组随机密码 2....“盐” 的值是随机自动生成的。所以每次你运行下面的命令时,都将产生不同的输出,因为它每次接受了随机取值的 “盐”。  ...使用 aes-256-cbc 加密算法并使用带“盐”的密码(如 “tecmint”) 加密一个字符串(如 “Tecmint-is-a-Linux-Community”)。  ...# echo Tecmint-is-a-Linux-Community | openssl enc -aes-256-cbc -a -salt -pass pass:tecmint 在 Linux 中加密一个字符串

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深入理解 linux磁盘顺序写、随机

一、前言 ● 随机写会导致磁头不停地换道,造成效率的极大降低;顺序写磁头几乎不用换道,或者换道的时间很短 ● 本文来讨论一下两者具体的差别以及相应的内核调用 二、环境准备 组件 版本 OS Ubuntu...O 完成的时长(Completion latency) lat :指的是从 fio 创建 I/O 到 I/O 完成的总时长 bw :吞吐量 iops :每秒 I/O 的次数 四、同步写测试 1)同步随机写...主要采用fio作为测试工具,为了能够看到系统调用,使用strace工具,命令看起来是这样 先来测试一个随机写 strace -f -tt -o /tmp/randwrite.log -D fio -name...随机读每一次写入之前都要通过lseek去定位当前的文件偏移量 2)同步顺序写 用刚才的方法来测试顺序写 root@wilson-ubuntu:~# strace -f -tt -o /tmp/write.log

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Linux使用NetworkManager随机生成你的MAC地址

因为固定的 MAC 地址能被轻易地追踪到,所以应该定时进行更换,随机的 MAC 地址是一个好的选择。由于 MAC 地址一般只在局域网内使用,因此随机的 MAC 地址也不大会产生冲突 。...NetworkManager服务:NetworkManager – Linux Networking made Easy NetworkManager的优点:简化网络连接的工作,让桌面本身和其他应用程序能感知网络...配置 NetworkManager 要将随机的 MAC 地址默认地用于所有的 Wi-Fi 连接,需要创建 /etc/NetworkManager/conf.d/00-macrandomize.conf...如果要在每次激活连接时也获得随机的 MAC 地址,需要将 cloned-mac-address 的值设置为 random。...1848-4563-8e44-466e14a3223d | grep cloned 802-11-wireless.cloned-mac-address: stable 这个例子在 Amtrak 使用完全随机

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R语言简单随机分组区组随机分层随机

随机分组在临床设计中太常见了,随机分组临床比较常用的也就是4种: 简单随机simple randomization 区组随机blocked randomization 分层随机stratified randomization...当然还有其他种类,关于随机分组问题,我推荐大家看医咖会的这篇文章:10篇文章全面了解随机分组,赶快收藏![1] 本文主要介绍如何使用R语言完成随机分组。...简单随机(simple randomization)又称为完全随机,是最简单的一种随机分组方法。医学统计学中经常会遇到完全随机设计的xxx,指的就是简单随机分组!...假如需要收100个受试者,随机分为试验组和对照组,那么可以根据患者入组顺序,每人给一个编号,然后从随机数字表任意的某一行某一列开始,抽取随机数字,100个受试者有100个随机数,把这100个随机数按照从小到大排序...,包括但不限于简单随机分组/区组随机/分层随机等。

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python生成随机数、随机字符、随机字符串

参考链接: Python中的随机数 python生成随机数、随机字符、随机字符串  本文是基于Windows 10系统环境,实现python生成随机数、随机字符、随机字符串:   Windows 10 ...PyCharm 2018.3.5 for Windows (exe)  python 3.6.8 Windows x86 executable installer   (1) 生成随机数  随机整数 ...(0, 101, 2) # 左闭右开区间 print(num) 随机浮点数  import random num = random.random() # 生成0-1之间的随机浮点数 num2 = random.uniform...(1, 10) # 生成的随机浮点数归一化到区间1-10 print(num) print(num2) (2) 生成随机字符  随机字符  import random alphabet = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz...@#$%^&*()' char = random.choice(alphabet) print(char) (3) 生成随机字符串  生成指定数量的随机字符串  import random alphabet

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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。...理想的随机数 打个比方, 如果在0 - 100 里面生成 一万个随机数, 那么结果应该是这一万个数均匀分布在 0 - 100 这个区间, 也可以理解为每个数出现的次数基本一致。...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。

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