参数：seed(n)中的参数n比喻成“堆”，seed(5)表示第5堆，n的数值基本可以随便设置。设置的seed(n)仅一次有效。
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。
随机数种子是为了能重现某一次实验生成的随机数而设立的，相同的随机数种子下，生成的随机数序列一样 一、随机数种子基础应用 在python中简单运用随机数种子
小伙伴们在日常的商城项目开发中，都会遇到订单号生成的问题，今天呢小编就带领大家去解读一下生成订单号的问题！ 首先，订单号我们要明确它有有3个性质：1.唯一性 2.不可推测性3.效率性，唯一性和不可推测性不用说了，效率性是指不能频繁的去数据库查询以避免重复。况且满足这些条件的同时订单号还要足够的短。不知道小伙伴们在日常的项目中是否也和我一样去思考过生成订单的一些小问题，可能你也会说，这些东西不用想的那么复杂，其实呢，小编也是同意大家的看法，但是殊不知我们做程序的都讲究严谨性，而且在订单模块的开发中，订单号的位置相信大家都知道，所以呢，我们在写这些小程序的时候，不妨花上几分钟去思考一下为什么这样去定义！好了，下面就告诉大家生成订单的办法了！ 首先，我们生成订单的方式呢：可以采用时间戳加随机数的方式比如：time().rand(10000,99999);这样呢就生成了一个15位的随机数,时间戳呢精确到了毫秒，而后五位随机数，也去除了高并发状况下，订单号重复的情况，当然了我们也可以把时间戳简单的处理一下变成了：date("YmdHis").rand(10000,99999);这样的方式，相信小伙伴们也注意到了我们一直在使用一个rand的PHP的随机数函数，所以呢，当我们去学习PHP的基础的时候，我们遇到随机数的函数的时候，是不是还在想，这个函数到底是有什么用途的呢？现在小伙伴们是不是应该明白了呢！当然了我们还可以将其封装成一个方法，以备我们相似项目中使用，也提高了我们日常代码的可复用性，使我们的代码的效率也提高了不少，那要怎么封装呢，小编给大家写一个简单的小示例：function
作为一个用python的生信工程师，平时工作中除了用python来处理些文本文件和搭建流程，没事也想探索些其他有趣的功能。这几天就在网上学习了下如何用python编写验证码，感兴趣的同学也一起来学习下吧！ 01 验证码的作用及干扰机制 在编写验证码之前，我们首先来了解下验证码是用来干嘛的吧： 验证码主要是为了防止暴力破解，爬虫模拟登陆以及各种键盘钩子进行登陆；验证码能起到干扰作用的机制主要是靠背景点或线条进行干扰，以及对文字进行扭曲。 02 Python编写验证码实战 我们先来看下采用python编写验
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。该类的实例是线程安全的，多线程并发使用可能会遇到争用问题，这时可用 ThreadLocalRandom 来解决这个问题，此外还有 SecureRandom 、SplittableRandom 随机生成器，这里就不扩展说明了
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。
Random类主要用来生成随机数，本文详解介绍了Random类的用法，希望能帮到大家。
本文分析GO语言包中的"crypto/rand"和"math/rand"，芯链HPB系统的区块链随机数，并给出了权衡效率和随机性，并给出了一款区块链摇号抽奖系统如何实现随机数的算法和流程。
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。
周末的深夜，Linux老大发布了紧急会议通知，召集CPU、内存、硬盘等所有硬件，以及git、 vim、浏览器、c、 Java等所有软件参会。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
在Linux的广阔世界中，每个命令都有其独特的用途和价值。今天，我们要深入探讨的是mcookie这个命令，它虽小，但功能强大，尤其在数据处理和分析中扮演着不可或缺的角色。
验证码实现的逻辑比较简单，生成一个随机数的图片，然后将随机数保存至cookie中，用于客户端校验。
上传文件的时候发现总是失败，查看top发现有个进程一直cpu占用80%以上，而且名称还是随机数。kill之后，一会儿又重新生成了。突然发现居然没有在服务端杀毒的经历。在此处补齐。
原因是LUA的random只是封装了C的rand函数，使得random函数有一定的缺陷，
我们的项目工程里经常在每个函数需要用到 Random 的地方定义一下 Random 变量（如下）
随着科技的不断进步，嵌入式系统在各个领域中得到广泛应用，从智能家居到工业控制系统。然而，随之而来的是对通信安全性的日益增强的需求。传统的加密方法在量子计算机的崛起面前变得脆弱，因此，嵌入式系统中的量子通信安全性成为研究的热点。本文将探讨在嵌入式系统中保护通信数据的新方法，特别是关注量子通信的应用。
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。
日常生活中，会经常用到随机数，使用场景非常广泛，例如买彩票、丢骰子、抽签、年会抽奖等。
在解另外一个issue（gssproxy.service start operation timed out. Terminating.）时了解到熵的概念，在此做下总结。
说的直白一点，我们都知道rand()在windows下生成的数据范围为0-32767
linux中提供了 /dev/urandom 和 /dev/random 两个特殊设备来提供随机数。那么这两个文件有什么区别呢？ 要回答这个问题，先需要了解熵这个概念。
在日常生活中，随机数实际上经常遇到，想丢骰子，抓阄，还有抽签。呵呵，非常简单就可以实现。那么在做程序设计，真的要通过自己程序设计出随机数那还真的不简单了。现在很多都是操作系统内核会提供相应的api，这些原始参数是获取一些计算机运行原始信息，如内存，电压，物理信号等等，它的值在一个时间段可以保证是唯一的了。好了，废话我就不说了。呵呵。
最近我们在网站上发表过一篇关于检查密码复杂性/强度和评分的文章。它可以帮助你检查你的密码的强度和评分。
/dev/random 存储着系统当前运行环境的实时数据，是阻塞的随机数发生器，读取有时需要等待。
mt19937 当你第一眼看到这玩意儿的时候 肯定禁不住吐槽：纳尼？这是什么鬼？ 确实，这个东西鲜为人知，但是它却有着卓越的性能 简介 mt19937是c++11中加入的新特性 它是一种随机数算法，用法与rand()函数类似 但是具有速度快，周期长的特点(它的名字便来自周期长度：2^19937-1) 说的直白一点，我们都知道rand()在windows下生成的数据范围为0-32767 但是这个函数的随机范围大概在 实例 这个东西用法非常简单 #include<random> #include<ct
本文中主要包含有三个领域的知识点：随机数的应用、量子计算模拟产生随机数与基于pytest框架的单元测试与覆盖率测试，这里先简单分别介绍一下背景知识。
Linux本身有一个生成随机数的设备，也就是/dev/random或者/dev/urandom。通过读取这个随机数设备我们就不需要安装任何的加密库就能得到随机数了，也能用它生成UUID字符串。
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？
在password技术中，随机序列是非常重要的，比方密钥产生、数字签名、身份认证和众多的password学协议等都要用到随机序列。所以产生高质量的随机数序列对信息的安全性具有十分关键的数据。随机数分为真随机数和伪随机数，计算机通过算法产生的随机数并不上真正意义上的随机数，非常easy被激活成功教程，仅仅能称为伪随机数。若要产生真正的随机数，必须通过硬件来实现，比方使用离子辐射事件的脉冲检測器、气体放电管和带泄露的电容等，可是为每台计算机配备这种装置上不可能。所以在此我们通过改进我们的算法，使生成的伪随机数达到真随机数的标准。
前言： 一般生成随机数，可以用glibc提供的random()函数，不过这个是伪随机的函数，所以一般会在使用使用random函数之前初始化种子：srandom(time())，或者使用srandom(getpid())。但是，两次使用的种子相同的情况下，会得到相同的随机数！简单做一个实验，使用同一个seed，两次生成100个随机数，它们是相同的数列！原因也很简单，通过相同的算法做hash或者移位或者加减，必然会得到同样的结果。 所以，/dev/random出现了。用来生成随机数，避免生成相同的数列的随机数！
我们一般使用随机数生成器的时候，都认为随机数生成器（Pseudo Random Number Generator， PRNG）是一个黑盒：
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。
若存在dnslog回弹结果，将会生成/result/xxx_dnslog.html文件，没触发dnslog则不会生成该文件。
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。它需要依赖操作系统的一些函数，这个我们后面再说。
在这里，我们要明确，计算机随机化出来的数字都是伪随机数字，就是近似于随机数，简单来说这个伪随机数需要依靠一个种子来决定这个数值的大小。默认情况下，这个种子的值是1。这造成了如果不改变种子的值，我们生成的随机数就会是同一个值。所以，我们就要设置种子
即百度百科说：openssl是一个开放源代码的软件库包，应用程序可以使用这个包来进行安全通信，它可以避免信息被窃听到。
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。
前两篇文章，我介绍了RSA算法。 今天，就接着来看，现实中怎么使用这个算法，对信息加密和解密。这要用到GnuPG软件（简称GPG），它是目前最流行、最好用的加密工具之一。 一、什么是GPG 要了解什么是GPG，就要先了解PGP。 1991年，程序员Phil Zimmermann为了避开政府监视，开发了加密软件PGP。这个软件非常好用，迅速流传开来，成了许多程序员的必备工具。但是，它是商业软件，不能自由使用。所以，自由软件基金会决定，开发一个PGP的替代品，取名为GnuPG。这就
启动Tomcat的时候，没有任何错误，端口监听也正常。 就是启动后无法访问 原因是Tomcat 在启动的时候，调用了jdk的随机数，随机数非常慢，就卡住了。 将$JAVA_HOME/jre/lib/security/Java.security内,将securerandom.source的内容改为file:/dev/./urandom即可 注: Linux或者部分unix系统提供随机数设备是/dev/random 和/dev/urandom ，两个有区别，urandom安全性没有random高，但random
上次更新fortune自定义发现召唤cowsay的bash shell脚本有小概率的bug，就是随机脚本可能超出cows列出图形的数量，这里修补下。
最近在学Go时，发现Go语言写爬虫好像也不错，恰逢中秋节，于是想爬点月饼的图片玩玩，各位也可以爬点送岳母娘啊~
很多库例程产生的“随机”数是准备用于仿真、游戏等等；它们在被用于密钥生成一类的安全函数时是不够随机的。其问题在于这些库例程使用的算法的未来值可以被攻击者轻易地推导出来（虽然看起来它们可能是随机的）。对于安全函数，需要的随机值应该是基于量子效应之类的确实无法预测的值。Linux内核（1.3.30以上）包括了一个随机数发生器/dev/random，对于很多安全目的是足够的。
UUID（Universally Unique Identifier，通用唯一标识符）是一种用于标识信息的128位标识符。Java开发人员倾向于使用 java.util.UUID#randomUUID API来生成UUID编号（类似4c88314f-14ca-4652-8567-4471a0ef917c）。
在 Unix 或 Linux 系统中，一些设备的主次设备号是固定的。下面是一些常见的设备及其固定的主次设备号：
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