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ASP.net随机数应用实例

这是一个很好的防止恶意攻击的方法,其核心的技术就是如何产生随机数。Chinaren网站是使用PHP实现的,而我们可以充分利用ASP.net的强大功能很轻易地实现。 当然,命名空间System在每个ASP.net页面中都是自动导入的,所以我们可以直接使用这个类。 对于随机数,大家都知道,计算机不可能产生完全随机的数字,所谓的随机数发生器都是通过一定的算法对事先选定的随机种子做复杂的运算,用产生的结果来近似的模拟完全随机数,这种随机数被称作伪随机数。 JavaScript验证代码(事实上这个工作可以交给ASP.net的验证控件很容易地完成),然后传递到生成图片的页面里生成图片提示用户就可以了。 除此以外,随机数还有其它很多用途,特别是开发游戏的时候更是必不可少。到此,读者应该完全掌握在ASP.net中随机数的产生方法,如此,本文的目的也就达到了。

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ASP.NET (Web) + C#算法 | 生成随机数字序列(随机数字+每个数字取随机不重复的位置和颜色)

关于今天的一个关于ASP的课后作业,是要求在ASP上实现随机生成数字序列: 具体要求: 随机位置:每个数字的位置相对随机; 随机颜色:每个数字的颜色随机且不重复; 随机数字:从0到9随机取出四个数;

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    java 唯一随机数_JAVA随机数

    使用加密的强伪随机数生成器生成该 UUID。 ,这个也是我们在j2me的程序里经常用的一个取随机数的方法。 随机数发生器(Random)对象产生以后,通过调用不同的method:nextInt()、nextLong()、nextFloat()、nextDouble()等获得不同类型随机数。 ThreadLocalRandom是一个可以独立使用的、用于生成随机数的类。继承自Random,但性能超过Random,所谓“青出于蓝而胜于蓝”。 ,还可以将其对某些数取模,就能限制随机数的范围;此方式在循环中同时产生多个随机数时,会是相同的值,有一定的局限性!

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    随机数函数

    今天给大家分享几种常用的随机数函数! ▼ 在excel中生成随机数虽然不是很频繁的需求,但是简单了解几个随机数生成方式,偶尔还是很有帮助的。 因为我们时常需要使用一组随机数来模拟实验或者制作虚拟的案例数据源。 今天要跟大家介绍7种随机数生成方式,每一种方式生成的随机数都有自身特点。 =rand() 这是最简单的一个随机数函数,可以生成0~1之间的随机小数。 ? =10+rand()*40 这个随机数函数是第一个函数的变形,可生成10~50的随机非整数。(带小数点) ? 打开数据——分析——数据分析 在弹出菜单中选择随机数发生器 ? ? 这个工具可以生成常用的七种格式随机数:均匀分布、正态分布、贝努利分布、二项式分布、泊松分布、模式分布、离散分布等。 ? 以上七种是小魔方迄今为止找到的的随机数分布生成方式。当然可能不止这几种,以后发现新的方式还会跟大家一起分享。

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    java uuid 随机数_Java随机数和UUID

    Java随机数和UUID# Java随机数 在Java项目中通常是通过Math.random方法和Random类来获得随机数,前者通过生成一个Random类的实例来实现。 此类产生的是一组伪随机数流,通过使用 48 位的种子,利用线性同余公式产生。在Java中,随机数的产生取决于种子,随机数和种子之间的关系遵从以下两个规则: 种子不同,产生不同的随机数。 种子相同,即使实例不同也产生相同的随机数。 对一组随机数,只需要记住产生的种子即可。 UUID Version 4:随机UUID 根据随机数,或者伪随机数生成UUID。

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    随机数算法_伪随机数预测工具

    ,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 这个类用了一个48位的种子,被线性同余公式修改用来生成随机数随机数产生的质量与m,a,c三个参数的选取有很大关系。这些随机数并不是真正的随机,而是满足在某一周期内随机分布,这个周期的最长为m(一般来说是小于M的)。 再把结果移位,就可以得到指定位数的随机数。 但是,因为相邻的随机数并不独立,序列关联性较大。所以,对于随机数质量要求高的应用,特别是很多科研领域,并不适合用这种方法。

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    随机数

    常用于去随机数的函数为rand()(在stdlib.h头文件中,不同的编译器可能有不同),但是实际在使用这个函数时却发现每次程序运行产生的数都是一样的,这是什么原因呢?其实是它的用法不正确.    随机数实际上都是根据递推公式 由初始数据(称为种子)计算的一组数值,当序列足够长,这组数值近似满足均匀分布。在使用时如果不改变初始数据每次计算出的数都是一样的,即伪随机数.例如: ? ? 该程序每次运行结果都为这三个数.即伪随机数   如果想要变成真正的随机数就需要每次运行时的种子(即初始数据)不同,如何才能实现呢? .这就需要用到另一个函数srand()(也在stdlib.h头文件中,不同的编译器可能有不同),同时加入一个time.h的头文件用当前时间的值作为srand的种子,这样就能保证每次运行时都能取到不同的随机数 .对上一个程序做一下修改就能实现取到真正的随机数. ?

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    tensorflow | 随机数

    使用tensorflow自带的随机种子函数来产生的随机数还是随机的,一脸尴尬。先介绍随机种子的使用。再来介绍随机函数。 随机函数 正态分布 产生服从正态分布的随机数 tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None ) 截断正态分布 产生服从截断正态分布的随机数,详情见截断正态分布 tf.truncated_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed =None,name=None) 均匀分布 产生服从均匀分布的随机数 tf.random_uniform(shape,minval=0.0,maxval=1.0,dtype=tf.flaot32,seed

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    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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    谈谈随机数

    同理,很多安全密码的密钥都是随机数,比如核武器的按钮,但难保哪天就被一个天才数学家破解了。 我的意思是,很难定性判断某一行为是否是随机的。 比如如下的通随机数生成公式,给出种子1,就可以得到一系列的随机数。 ? ? 这样经过算法设计出来的随机数分布很均匀,完美的不像人类或自然的产物。 下面是在JS,产生1000000个随机数,区间在(0,1000): ? 我在Matlab中也做了同样的实验,分布也很平均。可见,目前机器生成的随机数,从结果来看确实很随机。 如何让机器模拟正态分布的随机数生成?Box–Muller transform提供了公式,网上也有现成的代码,下图是JS上实现的正态分布的随机数效果: ? 如下是正态分布的灰度图和直方图: ? 噪声 通过公式,我们可以创建符合规律(公式)的随机数,数学的美总是晦涩而难以发现的。而庄子云:“天地有大美而不言”。 不是在说随机数,跟美有什么关系?

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    随机数详解

    在我们的Java课程中通过游戏案例,我们通过随机数来对每次的攻击伤害值进行了一个赋值,那么Java中还有哪些方法可以产生随机数呢? Java中产生随机数的几种方式,随机数的概念从广义上讲,有三种: 1、通过System.currentTimeMillis()来获取一个当前时间毫秒数的long型数字。 【PS:这个产生的随机数是0-1之间的一个double,我们可以把他乘以一定的倍数来得到想要的效果,比如说乘以10,他就是个10以内的随机数】 3、通过Random类来产生一个随机数,这个是专业的Random Random类来产生一个随机数。 2.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。

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    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. 也就是说,在蒙特卡洛方法中,随机数起到了至关重要的作用。 4.“伪”随机数 既然叫做“伪”随机数,那么这个过程显然就不是随机的了。尽管其表现形式可能比较随机,但其实际上是一确定性的过程。 也就是说,通过均匀分布随机数,可以得到满足其他分布的随机数。 5. 问题 为何要采用伪随机数代替随机数? 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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    JavaScript 随机数

    JavaScript内置函数random(seed)可以产生[0,1)之间的随机数,若想要生成其它范围的随机数该如何做呢? 生成任意范围的随机数 //生成[100,120)之间的随机数 Math.floor(Math.random() * 20+100); 大于等于100小于120的随机数: ? 我们还可以配合当前时间来生成随机数: var offset = new Date().getMilliseconds(); Math.floor(Math.random() * offset+100) 随机数的重复问题 随机数的生成是有一定的重复概率的,有两个因素对于随机数的重复有着比较重要的影响: 随机数范围小 生成次数多 生成[0,100]之间的随机数重复的概率要低于[0,10],生成10次随机数重复的概率要小于生成

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    Java 随机数

    本章先讲解Java随机数的几种产生方式,然后通过示例对其进行演示。 广义上讲,Java中的随机数的有三种产生方式: (01). 通过Random类来产生一个随机数,这个是专业的Random工具类,功能强大。 第1种 通过System.currentTimeMillis()来获取随机数。 Random() // 构造函数(二): 使用单个 long 种子创建一个新随机数生成器: public Random(long seed) { setSeed(seed); } next 方法使用它来保存随机数生成器的状态 int nextInt() // 返回下一个“int类型”随机数。 synchronized void setSeed(long seed) // 使用单个 long 种子设置此随机数生成器的种子。 获取随机数示例 下面通过示例演示上面3种获取随机数的使用方法。

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    扩展随机数

    随机数生成 (1)可使用random等系统函数,构造函rand 15 :在[1,5]范围,均匀分布随机函数  (2)不可使用random,仅仅基于rand15构造rand112:在[1,12]范围,均匀分贝的随机函数 对于某个固定范围的随机函数比如 rand15 如果扩展1-12范围内的随机数 可以这么做 (rand15-1)*rand15+rand15 就可以表示1-25内的随机数,原理在代码中注释了 // // reserved. // #include <iostream> #include <random> using namespace std; int rand15() { //1到5之间的随机数 () 1 2 3 4 5 五个随机数 p2 = 1/5 //二者任意相加,便可以得到1~25之间的随机数 p = p1*p2 = 1/25 //再取小于等于12的 int x=0; rand15()-1)*5+rand15(); if(x<=12) break; } return x; } int rand26() { //2到5之间的随机数

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    tensorflow | 随机数

    使用tensorflow自带的随机种子函数来产生的随机数还是随机的,一脸尴尬。先介绍随机种子的使用。再来介绍随机函数。 随机函数 正态分布 产生服从正态分布的随机数 tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None ) 截断正态分布 产生服从截断正态分布的随机数,详情见截断正态分布 tf.truncated_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed =None,name=None) 均匀分布 产生服从均匀分布的随机数 tf.random_uniform(shape,minval=0.0,maxval=1.0,dtype=tf.flaot32,seed

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    生成随机数

    Python能够很简单地实现随机数的生成 1.生成指数分布的随机数 ? 2.生成随机分布的随机数 ?

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    jmetal随机数

    jmetal随机数 util.PseudoRandom import momfo.util.JMException; import momfo.util.PseudoRandom; import java.io.IOException "); for (int i = 0; i < 10; i++) { a = PseudoRandom.randDouble();//[0,1)之间Double随机数 for (int i = 0; i < 10; i++) { a = PseudoRandom.randDouble(4, 6);//[4,6)之间Double随机数

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    生成随机数

    有时候我们需要在程序中生成随机数

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    产生随机数

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