例如,可以将其用于生成一次性填充密钥吗?
另外,它的来源是什么,如何将其用于生成 x 和 y 之间的随机数?
在这个宇宙中,唯一可以真正考虑的是基于量子效应的宇宙。常见的例子是放射性衰变。对于某些原子,您只能确定其半衰期,但不能确定下一个原子核会破裂。
关于/dev/random
-取决于实现。在Linux中,它用作熵源:
Linux内核根据键盘时序,鼠标移动和IDE时序生成熵,并通过特殊文件/ dev / random和/ dev /
urandom使随机字符数据可用于其他操作系统进程。
维基
这意味着它比算法随机生成器要好,但也不是完美的。熵可能不会随机分布,并且可能会产生偏差。
这是哲学。实践证明,Linux /dev/random
上的随机性足以满足绝大多数任务。
随机发生器的实现方式具有更多的熵源,包括音频输入上的噪声,CPU温度传感器等。无论如何,它们都不是 正确的 。
我正在尝试模拟我在上面发现的数学难题http://blog.xkcd.com/2010/02/09/math-puzzle/.然而,java random类返回了奇怪的结果。在下面的代码中,结果是预期的。第一行的输出大约为.612,第二行的输出介于.49和.51之间。int试验=10000000;int成功=0; 然而,当我切换 到 第一个数字的输出约为 .476,第二个数字的输出约为 .710。
在FreeBSD 10.3和Solaris 11上测试
random(min, max) 该方法可以返回在"min"和"max"之间的数值,要求"min"和"max"都为数值,且"max"大于或等于"min",否则返回0. min <Number> 最小值,最小值可以等于该值 max <Number> 最大值,最大值可以等于该值 console.log(this.$u.random(1, 3));
在随机森林方法中,创建了大量决策树。 每个观察都被送入每个决策树。 每次观察的最常见结果用作最终输出。 一个新的观察结果被输入所有树木,并对每个分类模型进行多数投票。 对构建树时未使用的情况进行错误估计。 这称为OOB (Out-of-bag)错误估计,以百分比形式提及。 R包"randomForest"用于创建随机森林。 安装R包 在R控制台中使用以下命令安装程序包。 您还必须安装依赖包(如果有
要生成随机数,您可以使用Arduino随机数函数。 我们有两个功能 - randomSeed(seed) random() randomSeed (seed) 函数randomSeed(seed)重置Arduino的伪随机数生成器。 尽管random()返回的数字的分布基本上是随机的,但序列是可预测的。 您应该将生成器重置为某个随机值。 如果您有一个未连接的模拟引脚,它可能会从周围环境中拾取随机噪
问题内容: 当他每次运行程序时都不断获得相同的数字时,我试图向Java解释随机数生成器。我为同一件事创建了自己的简单版本,每次运行该程序时,我也得到了与他得到的确切数字相同的数字。 我究竟做错了什么? 100个数字中的最后五个数字是: 问题答案: 您已经为随机数生成器提供了恒定的值。它是确定性的,因此每次运行都会生成相同的值。 我不确定您为什么选择使用作为种子,但是种子值与生成的值范围无关(这是由