()*7)+1 //规则：整篇文章，唯一能用random的地方 } 1.扩展+分区 既然是扩展，那么我给小范围随机数生成器扩展个几倍，再截取目标随机数范围不就得了。...喂，说get7() 乘以11/7的那个，你确定没问题？ 1.1 扩展 既然是小范围随机扩展到大范围，那么肯定离不开小范围随机数生成器get7的多次调用。...当然我们最终目标很明确，目标随机数生成器get11，它的每一个随机数都会等概率映射到get7的扩展序列里面： 然后我们很快就可以想到一个公式： a*(getx - 1) + getx a是个整数，整个公式含义是...公式推广： 已知生成器getn能生成1-n的随机数，那么由getn拒绝采样得到的新生成器geta和getb（a，b都不大于n），可以生成get(a*b)： get(a*b) = geta + a*(getb...刚刚好就是最完美的，如果目标生成器是质数，就让拒绝采样次数尽量少，也就是尽量靠近目标。这种随机数扩展， 套路就是超过的拒绝采样，不足的利用加法和乘法使得刚刚好到目标范围或者超过目标
可以看到，上边创建Random实例时使用的是下边这个有参构造，平时我们使用的都是Random的无参构造，其实无参构造中也是使用的这个构造方法，只是默认给了个参数。...计算机只能产生伪随机数而不能产生绝对随机的随机数，伪随机数并不是假随机数，这里的“伪”是有规律的意思，即计算机产生的伪随机数既是随机的又是有规律的。...只要给定了Random类固定的种子（即有参构造的seed参数），那么生成的随机数就是固定的。 如何像上边那样找到某个字母的Long值?...值也可以，只不过会耗时很长，因为上边方法原理是生成一个个字母数组来比对。...最透彻的关于“随机数种子”和“伪随机数”的产生原理
PHP的加密伪随机数生成器的使用 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。...，在这里我们传递的是 5 ，返回了 10 个字符，可以看出这个参数是字符数量，而返回的其实是字节数量，对应一个字符占用两个字节的返回形式。...或者我们就直接记住它返回的就是参数的两倍即可。至于这个函数的作用嘛，可以为我们生成安全的用户密码 salt 、 密钥关键字 或者 初始化向量。
原文章链接为：PHP的加密伪随机数生成器的使用 文中对于 random_bytes() 函数的描述有误。...不过由此带来的结果就是我们转换之后的十六进制的字符长度是我们设定的字符长度的 2 倍。这个函数的作用，可以为我们生成安全的用户密码 salt 、 密钥关键字 或者 初始化向量。...，对应一个字符占用两个字节的返回形式。...或者我们就直接记住它返回的就是参数的两倍即可。至于这个函数的作用嘛，可以为我们生成安全的用户密码 salt 、 密钥关键字 或者 初始化向量。...Github原文链接： https://github.com/zhangyue0503/dev-blog/blob/master/php/202007/PHP的加密伪随机数生成器的使用.md
分别是： 机器学习的随机性 随机数生成器 如何建立随机数生成器 如何控制随机性 常见问题 机器学习的随机性 在应用机器学习中随机性的来源有很多。...伪随机数生成器 在程序和算法中加入的随机性，主要通过一种叫做伪随机数生成器的数学工具。随机数生成器是从真实的随机性来源生成随机数的系统。通常与物理有关，比如盖革计数器，其结果会变成随机的数字。...Python使用了一个常见的、具有鲁棒性的伪随机数生成器，名为Mersenne Twister。伪随机数生成器可以调用random.seed（）函数来建立。...重要的是，在Python伪随机数生成器中的seed不会影响NumPy伪随机数生成器，它会单独使用并运行seed。...确认在Python伪随机数生成器中的seed不会影响NumPy伪随机数生成器。 探索在一定范围和高斯随机数之间生成整数的例子。 确定能建立非常简单的伪随机数生成器的方程式。
使用 示例 源码解析 创建TableSource 数据生成器DataGenerator DataGenTableSource 使用 在flink 1.11中，内置提供了一个DataGen 连接器，主要是用于生成一些随机数...目前有两种数据生成器，一种是随机生成器（默认),这个是无界的，另一个是序列生成器，是有界的。 字段中只要有一个是按序列生成的，也就是有界的，程序就会在序列结束的时候退出。...源码解析 创建TableSource 既然是一个source conncector，那么就有对应的TableSourceFactory和TableSource，这个datagen所对应的就是DataGenTableSourceFactory...对象，然后构造了一个长度是字段个数的DataGenerator数组，之后根据每个字段的类型、以及相应的属性参数来依次构造对应的数据生成器。...数据生成器DataGenerator DataGenerator是一个接口，是有状态的可扩展的数据生成器，它有两个抽象的实现类，一个是RandomGenerator，一个是SequenceGenerator
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 无论是在物理世界还是网络世界，产生随机数的方式有很多，它们可分为两种，真随机和伪随机。真随机利用了现实世界中的物理噪声，但在链上使用这一方法生成随机数是不切实际的。...唯一性和确定性 对于依赖于随机性的安全敏感应用而言，重复生成和选择有偏差的随机数是不可取的。竞争者会仔细选择随机数以获取利益。...具有惟一性的RNG可以降低这种风险：任何使用随机数的人都可以确定地验证其合法性。至于去中心化的RNG，唯一性确保了随机数只与生成随机数的节点全体有关，而不与任何一个单独节点相关。...其次，BLS是一个基于配对的密码学实例。配对的双线性提供了类似同态加密的特性，即对不同数学结构的计算可以相互映射，这将使随机数的生成程序可以异步完成，且最后才聚合成随机数。
随机密码生成器是一种计算机程序，通过使用随机化算法和密码字符集合，生成具有预定长度和复杂性的密码。它可以用于创建密码保护的账户、加密文件、访问控制等场景。...本项目使用 C 语言实现一个简单而实用的随机密码生成器。该生成器将生成包含字母、数字和特殊字符的随机密码，并提供自定义密码长度选项。...生成的密码将是强大和难以破解的，从而增加了用户资料和关键信息的安全性。 实现过程中，使用了随机数生成器函数 rand() 来获取随机数，并与自定义的密码字符集合进行结合，以生成密码的不同字符。...最后，使用 free 函数释放已分配的内存。 在这个示例中，使用 srand 函数和 time 函数来初始化随机数生成器，获得更好的随机性。同时，密码字符集合包括小写字母、大写字母和数字。...这里同样使用了 srand 函数和 time 函数来初始化随机数生成器，以获得更好的随机性。
真·随机数生成器，项目已开源。 要知道，平日里用计算机生成的（比如Random()函数）都是可以预测的伪随机数。如果用来生成密码，不能保证绝对的安全。...于是乎，研究人员就开始从大自然中寻找随机数，比如大气噪声、量子力学、宇宙微波背景辐射。 那么香蕉，又是如何保证生成真·随机数的呢？...其中只有少部分的原子核(约0.015%)，即钾-40，具有放射性。 这些原子自发衰变，释放出能量分离出电子（β 射线）和伽马射线，从而对蛋白质orDNA等生物分子造成损伤，从而引发放射性疾病或癌症。...一个香蕉+300多元的硬件 这回理解了，香蕉就是个天然的钾-40放射源。 利用钾-40放射衰变是完全随机的这一原理，就可以做成真随机数生成器。 既然如此，具体是怎么做的呢？ 很简单。...这就是一个香蕉随机数生成器的诞生。 以往要想获得真正的随机数，常见的做法就是将一些大自然的物理现象产生的随机量转化成数字信息。 比如电阻热噪声、半导体中的雪崩效应、电路混沌效应等。
winsound.SND_NODEFAULT) # os.system("paplay BEEP1.WAV") print('\n') 音频文件使用业余无线电常用的软件
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。...随机数生成（RNG）是一个支撑加密应用的关键过程，其中包括密钥生成、随机数和加盐。在传统的操作系统中，RNG是由加密安全伪随机数生成器 (CSPRNG)分化而来，后者使用了高质量种子源中的熵。...在物联网设备中，系统级芯片（SoC）装有一个专门的硬件RNG外设，称为真随机数生成器（TRNG），用于从物理过程或现象中捕获“随机性”。...研究人员指出，当前调用外部设备的方式是不正确的，他们注意到因缺乏对错误代码响应的全面检查，导致产生的随机数不是简单的随机，更糟糕的是可预测的情况，包含部分熵、未初始化的内存，甚至包含纯零的密码密钥泄露。...RNG每秒钟只能产生这么多的随机位。如果在RNG HAL函数没有任何随机数可以给你的时候调用它，它就会失败并返回一个错误代码。因此，如果设备试图过快的获得太多的随机数，调用将失败。
JDK 当中的随机数生成器其实对于普通开发者来讲基本够用，不过对于一些比较复杂的场景来讲，原有的类结构对扩展并不是很友好。...我们都用过随机数，不过一般情况下我们很少去认真的对待随机数的具体结果，就好像它是真的随机一样。...for (int i = 0; i < 10; i++) { System.out.println(random.nextInt()); } 除了 Random 类，JDK 当中还提供了另外几个随机数的成员...Java 17 为了解决这个问题，定义了几个接口： 这样我们就可以面向接口编程啦~ 另外，尽管各个实现的细节不太一样，但思路基本上一致，因此老版本当中的几个随机数的类当中存在大量重复或者相似的代码。...提案的说明当中提到，提案的目标不是实现很多的随机数产生算法，不过这次还是添加了一些常见的实现，所以你会在 JDK 17 当中看到多了一个模块： 这些实现都有自己的名字，用注解标注出来，例如： @RandomGeneratorProperties
LM 最近在用编程语言编写的源代码建模方面表现出出色的性能。这些模型特别擅长代码完成和从自然语言描述生成代码等工作。对于基于 AI 的编程支持，当前最先进的代码大语言模型已显示出巨大的改进。...其中最大的模型之一 Codex 已被实现为 IDE 内的开发人员助手，可根据用户的上下文在真实世界的生产工具 GitHub Copilot 中自动编写代码。...尽管大规模的代码语言模型取得了巨大成功，但最强大的模型还没有向公众提供。这限制了该领域对资源匮乏的公司的研究，并阻止了在资源充足的公司之外使用这些模型。...由于不同的编程语言共享可比较的关键字和特征，多语言模型可以实现更好的泛化，正如多语言模型对真实语言和代码的有效性所证明的那样。...由于 C++ 语言的复杂性和 Codex 的显着更大的上下文窗口大小（4096 与 PolyCoder 的 2048），或者因为 Codex 可能接受了更多 C++ 训练数据的训练， 结论 研究人员在这项工作中对代码的大量语言模型进行了全面检查
inp) 思路二 str = input() for i in str: num = ord(i) # 得到ASCII码 if (65 <= num <= 90): # 如果是大写字母...str): for i in str: num = ord(i) # 得到ASCII码 if (num >= 65 & num <= 90): # 如果是大写字母...): # 如果是大写字母 str.replace(i, chr(155 - num)) print(str) 但是还是不对，因为我没有存储 replace（）函数的返回值，导致虽然替换了...因为 replace（）方法会把字符串中所有符合条件的字母替换掉。...= input() newStr = '' for i in str: num = ord(i) # 得到ASCII码 if (65 <= num <= 90): # 如果是大写字母
生成安全且随机的密码是非常重要的，可以通过Java中提供的一些功能和库来实现。下面将提供一种方法来构建一个安全且随机的密码生成器，并解释其中的关键概念和步骤。...2）、包含各种字符类型：密码应该包含大写字母、小写字母、数字和特殊字符，以增加密码的复杂性和强度。 3）、不使用常见密码：避免使用常见的密码，如出生日期、姓名等，以减少密码被猜测的可能性。...2、使用Java的SecureRandom类： 在生成随机密码时，我们应该使用Java提供的安全随机数生成器类SecureRandom，它能产生具有高度随机性的密码。...通过使用Java的SecureRandom类和字符集，我们可以构建一个安全且随机的密码生成器。...关键步骤包括定义密码要求、使用SecureRandom类生成随机数、定义密码字符集、生成密码以及验证密码的安全性。
有位名叫阿文德·纳拉亚南（Arvind Narayanan）的普林斯顿CS副教授坐不住了。他炮轰道： 某些公司为了卖货，利用公众的不了解，不管卖的是什么通通贴上“AI”的标签。...△康奈尔大学调研结果 阿文德指出： 没有经过同行评审的证据能够表明，这些东西真的可以预测工作绩效。数百万求职者面对的不过是精心设计的随机数生成器。 令人怀疑的，还远不只是这一种产品。...AI骗子长什么样 首先，阿文德认为，现在的AI应用可以分成三类： 真正卓有成效的项目 不完美但进展明显的项目 根本不靠谱的项目 ?...总结起来，在人脸识别这样的感知任务，和推荐算法这样的自动判断任务上，AI的表现都比较靠谱。 而“伪AI”嫌疑人所做的，是预测和人有关的“未来”。...其次，人们对这类AI的盲目信任，会使得一个领域的话语权，从领域专家和从业人员身上，大规模转移到掌握AI的科技公司。 更重要的是，AI的黑盒子属性使得它给出的结果缺乏解释性。
什么是密码生成器？密码生成器是一种工具或算法，用于生成随机且强大的密码。这些密码通常由字母、数字和特殊字符组成，具有足够的复杂性和长度，以增加密码的安全性。...方法 3：使用 /dev/urandom 设备Linux 系统提供了 /dev/urandom 设备，它可以生成具有高度随机性的数据。我们可以使用该设备来生成随机密码。...@#$%^&*()-+=' < /dev/urandom | head -c 12图片该命令将从 /dev/urandom 设备读取随机数据，并使用 tr 命令过滤和截取所需长度的字符。...这里的字符集包括大写字母、小写字母、数字和一些特殊字符。您可以根据需要调整密码的长度和包含的字符集。请注意，由于使用了高度随机的数据源，生成的密码非常安全。...多因素身份验证：启用多因素身份验证以提高账户的安全性。请牢记，生成密码只是密码安全的第一步。确保您的系统和账户具有适当的安全措施，如防火墙、更新的软件和安全的登录措施。
从开发者直观的角度看，随机数就是一串杂乱无序的字母、数字、符号组合，但如何生成随机数很重要，也就是说如何正确使用随机数生成算法非常重要。 反映二战期间历史的谍战片中，经常有破译密电的情节。...下面讨论计算机科学中的随机数及其在密码学中的作用，以及伪随机数生成器（Preudo Random Number Generator，PRNG）、密码学伪随机生成器（Cryptography secure...伪随机数生成 如果每次熵（或种子）是一样的，生成的随机数也是相同的，所以熵（或种子）对于随机数生成器非常重要。...好的随机数生成器应该是快速的，并且应该具有统计随机性（请参阅Diehard测试），即在一段时间内所有数字的生成机会均应相同。而CSPRNG有更高的要求，还要求不可预测性和不可重现性。...通常，现代 OS CSPRNG API 将来自环境的不断收集的熵与其内置伪随机算法的内部状态结合起来，并进行连续重新播种，以确保生成的随机性具有最大的不可预测性，同时具有高速和无阻塞行为。
答案部分 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...1、DBMS_RANDOM.VALUE方法 VALUE()是最常用的方法，它的用法一般有两种：第一种用法没有参数，会返回一个具有38位精度的数值，范围从0.0到1.0，但不包括1.0。...DBMS_RANDOM.VALUE(0, 10)) COL_0, DBMS_RANDOM.STRING('a', ROUND(DBMS_RANDOM.VALUE(0, 10))) COL_A, --all返回不分大小写的字母字符串...(0, 10))) COL_X, --大写字母加数字 DBMS_RANDOM.STRING('p', ROUND(DBMS_RANDOM.VALUE(0, 10))) COL_P --所有可以打印的字符
| | boolean nextBoolean() | 返回下一个伪随机数，它是从此随机数生成器的序列中取出的、均匀分布的 boolean 值。...| | float nextFloat() | 返回下一个伪随机数，它是从此随机数生成器的序列中取出的、在 0.0 和 1.0 之间均匀分布的 float 值。...| | int nextInt() | 返回下一个伪随机数，它是此随机数生成器的序列中均匀分布的 int 值。...| | int nextInt(int n) | 返回一个伪随机数，它是从此随机数生成器的序列中取出的、在 0(包括)和指定值(不包括)之间均匀分布的 int值。...| | long nextLong() | 返回下一个伪随机数，它是从此随机数生成器的序列中取出的、均匀分布的 long 值。
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