在日常生活中，随机数对于我们而言并不陌生，例如手机短信验证码就是一个随机的数字字符串；对于统计分析、机器学习等领域而言，通常也需要生成大量的随机数据用于测试、数据抽样、算法验证等。那么今天我们就来谈谈如何在 Oracle 数据库中生成随机数据。
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。
其实生成测试数据这种单子经常做，做的多了就做出经验来了。 所有随机数中稍微比较复杂的应该是随机生成地址，之前的做法是找一些真实的地址 然后通过正则把数字替换成随机值。其实这样的方法不说担心数据安全，工作量也不小。 通过存储过程，一劳永逸的生成测试数据比较好。 这是通过存储过程随机生成名字、性别、电话、住址，已经非常接近真实数据了。
预言机（Oracle）是区块链中非常重要的一个功能，但我发现很少有人讨论，也可能很多人对此并不了解。而网上关于预言机的文章较少，很多也没有讲明白，甚至有些还是错误的。所以我整理了一篇详细的文章，分享给大家，相信看完一定会对预言机有一个深层次的了解。
DBMS_RANDOM是一个可以生成随机数值或者随机字符串的程序包。这个包有INITIALIZE()、SEED()、TERMINATE()、VALUE()、NORMAL()、RANDOM()、STRING()等几个函数，它们提供了内置的随机数生成器，可以用于快速生成随机数，下面只介绍VALUE()和STRING()函数，其它函数的使用方法参考官方文档。
本文将通过上、中、下三篇文章带领大家一步步开发实现一个中心化的Oracle服务，并通过一个抽奖合约演示如何使用我们的Oracle服务。文章内容安排如下：
dbms_random是oracle提供的一个随机函数包,以下是它的一些常用的功能: 1、dbms_random.value 作用:生成一个大于等于0,大于等于1的随机的38位小数,代码如下: sel
java.sql.SQLException: Io 异常: Connection reset 大意看起来应该是连接问题，网上查了一下，说是当数据库连接池中的连接被创建而长时间不使用的情况下，该连接会自动回收并失效，但客户端并不知道，在进行数据库操作时仍然使用的是无效的数据库连接，这样，就导致客户端程序报“java.sql.SQLException: Io 异常: Connection reset” 或 “java.sql.SQLException 关闭的连接” 异常。
智能合约安全问题一直是区块链技术体系中探讨得比较多的话题之一。无论是以以太坊 EVM 虚拟机为代表的智能合约体系，还是以 EOS WASM 虚拟机为代表的智能合约体系，都或多或少地暴露过不同类型的智能合约漏洞。这些漏洞不仅使得项目方和用户损失惨重，而且也让用户对区块链的安全性产生了质疑。
李真旭@killdb Oracle ACE，云和恩墨技术专家 个人博客：www.killdb.com 编辑手记：认识 JDBC 连接在不同版本间的差异，准确找出导致连接不稳定的真凶 我们通过一个实例来认识连接的问题 。 问题描述 客户使用的是 oracle 12c(12.1.0.1),应用通过jdbc访问发现时快时慢。但是通过 sqlplus 访问发现一切正常。开始以为是防火墙问题，检查发现防火墙什么的都是禁用掉了，甚至我还修改了 selinux=disable，发现问题依旧。由于之前处理过几个类似的
果然，JDK 17 还是如期发布了，2021年09月14日。巧了，和苹果发布会是一天，不知道是不是互相在蹭热度，哈哈哈~~~
2021年9月JDK17发布了，JDK17是最新的一个LTS版本。所谓LTS版本就是可以得到至少八年产品支持的版本。从2014年的JDK8，到2018年的JDK11，再到2021年的JDK17。
ETL是EXTRACT（抽取）、TRANSFORM（转换）、LOAD（加载）的简称，实现数据从多个异构数据源加载到数据库或其他目标地址，是数据仓库建设和维护中的重要一环也是工作量较大的一块。当前知道的ETL工具有informatica, datastage,kettle,ETL Automation,sqoop,SSIS等等。这里我们聊聊kettle的学习吧（如果你有一定的kettle使用，推荐看看Pentaho Kettle解决方案，这里用kettle实践kimball的数据仓库理论）
注意：G在现实中有一个参数，叫安全参数，指定了这个密钥生成算法将要生成的密钥大小。
(int)(a + Math.random() * b )——>[a，a + b)
Oracle Separation of BQP and PH：https://eccc.weizmann.ac.il/report/2018/107/
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。
在许多编程任务中，我们需要生成随机数来模拟实验、生成测试数据或进行随机抽样等操作。在 Python 中，有多种方法可以生成随机数，但有时我们还需要确保生成的随机数是唯一的，且在给定的范围内。本文将详细介绍如何在 Python 中生成一个范围内的 N 个唯一随机数，以满足我们的需求。
程序中经常会需要用到随机数，所谓随机数，就是随机生成一个数字供程序使用。大部分语言都有随机数生成器的函数，比如C/C++就有个最简单随机函数：rand，它可以生成一个“伪随机”的均匀分布的整数，范围在0到系统相关的一个最大值之间。
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。
通常，我们定义安全会采用这样一种方式，首先列出一些安全事件，然后说明：如果一个系统安全，那么列出来的安全事件都不会发生。但是零知识证明并不是通过给出一个不允许发生的事件列表来定义，而是直接给出了一个最极致的模拟条件。所谓模拟条件是指，通过模拟方法来实现一个理想世界，使之与现实世界不可区分；而由于在理想世界中不存在知识，所以可以推导出结论：现实世界满足零知识。
本文主要讲解外部预言机ORACLE定义和原理，并讲解蚂蚁BAAS系统如何通过ORACLE预言机方式使用外部数据源的方法。
在许多情况下，需要生成随机数。关于随机数生成器，有两个相关的函数。一个是 rand()，该函数只返回一个伪随机数。生成随机数之前必须先调用 srand() 函数。
Java随机数的产生方法有2种，一种是Math.random()方法，一种是Random类。
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Java开发中，我们有时需要取两个数字之间的随机数。例如，生成一个随机数作为验证码，或者选择一个随机的菜品推荐给用户等。本文将介绍如何使用Java语言来实现取两个数之间的随机数。
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。
随机种子（Random Seed）是计算机专业术语，一种以随机数作为对象的以真随机数（种子）为初始条件的随机数。一般计算机的随机数都是伪随机数，以一个真随机数（种子）作为初始条件，然后用一定的算法不停迭代产生随机数。
作用 : 生成 标准正态分布的 伪随机数 ; 标准正态分布指的是均值 0 , 方差 1 ;
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。
trunc (x, y)，y 为返回的小数位数，如果不传y，则默认为0，返回整数。
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。
1、直接在Excel开始页面中的单元格里输入公式“=RAND()”，然后点击回车，随机数会自动显示在单元格中。
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。
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。
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。
rng 函数用于控制随机数生成函数（rand、randi、randn）生成随机数。
在 Java 中，生成随机数的场景有很多，所以本文我们就来盘点一下 4 种生成随机数的方式，以及它们之间的区别和每种生成方式所对应的场景。
智能合约的开发中常常会用到随机数，例如 Lottery 和现在流行的 NFT 数字藏品的属性等都需要用到随机数。目前来说常见的随机数获取有两种：使用区块变量生成随机数，使用预言机来生成随机数。下面我们了解一下这两者的特点：
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。
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？
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。
生成随机数一般使用的就是random模块下的函数，生成的随机数并不是真正意义上的随机数,而是对随机数的一种模拟。random模块包含各种伪随机数生成函数，以及各种根据概率分布生成随机数的函数。今天我们的目标就是摸清随机数有几种生成方式。
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
可以生成 均匀分布， 高斯分布，（包括正态分布） 指数分布，（与泊松分布有区别：泊松分布表示一段时间发生多少次，而指数分布表示两次发生的时间间隔） 贝塔分布， 韦布尔分布的随机数
按键精灵语言内置函数 GetTime() 可以返回当前时间的毫秒数，我们可以利用该函数生成随机数。
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。
随机数我们应该不陌生，业务中我们用它来生成验证码，或者对重复性要求不高的id，甚至我们还用它在年会上搞抽奖。今天我们来探讨一下这个东西。如果使用不当会引发一系列问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
