用于MATLAB的置换测试（也称为随机测试），用于测试两个样本之间的均值差异。 它支持单尾和双尾检验，并返回 p 值、观察到的差异和效应大小 (Hedges g)。 结果可以选择使用直方图进行可视化。 也可以执行精确测试，在此期间考虑所有可能的排列。

按照测试用例自动生成技术的不同，将测试用例自动生成算法分为随机、遗传、蚁群、粒子群四类，对上述各类算法的现状和进展进行介绍、分析和探讨。最后，对软件测试用例自动生成的研究进行了总结。

美国国家标准与技术研究所提供的Special Publication800-22测试包（简称NIST随机性测试）。 NIST测试程序是一个统计包，包括 16 种测试手段。这些测试手段可测试由用作保密随机或者伪随机数发生器的硬件和软件产生的任意长的 2 进制序列的随机性。这些测试手段主要致力于判定可能存在于序列中的多种多样的非随机性。其中一些测试又可以分解成多种子测验。 亲测可用哦

mysql-random-data-generator：这是最简单MySQL随机测试数据生成器工具。 加载过程并执行以自动检测列类型并加载数据

基于加权伪随机测试模式生成和重新播种的基于低功耗扫描的内置自测

go-fuzz：Go的随机测试 Go-fuzz是一种覆盖率指导的测试用于测试Go软件包。 模糊测试主要适用于解析复杂输入（文本和二进制）的程序包，对于强化对可能来自潜在恶意用户（例如，通过网络接受的任何内容）的输入进行解析的系统的加固特别有用。 注意： go-fuzz最近增加了对模糊化的初步支持。 有关更多详细信息，请参见以下。 如果您遇到模块问题，请提出详细信息。 一种解决方法是通过export GO111MODULE=off禁用模块。 用法 首先，您需要编写以下形式的测试函数： func Fuzz ( data [] byte ) int 数据是由模糊测试生成的随机输入，请注意在大多数情况下它是无效的。 如果模糊器在随后的模糊处理中应提高给定输入的优先级，则该函数必须返回1（例如，输入在词法上正确且已成功解析）； -1（即使提供新的覆盖范围也不能将输入添加到语料库）； 否则为0； 其他值保留供将来使用。 Fuzz函数必须位于go-fuzz可以导入的软件包中。 这意味着您要测试的代码不能在包main 。 但是，支持模糊internal软件包。 Fuzz函数的基本形式只是解析

一个简单的猴子测试工具，随机点击界面，输入随机字符和键盘按键，对于某些类型的控件做出特定的动作，监视被测试程序的进程信息，能识别出程序是否出现异常，持续记录内存和CPU使用情况，方便发现是否存在内存泄漏问题，持续截屏，方便追溯和问题定位。

NIST软件包太难用了，用python实现了，每个单独的py文件都是可以运行的，大家只需要把密钥改成自己的即可