假设 有四个选项:a 占 10%,b占20% ,C占30% , d 占 40% ,原理就是现获取随机数,然后找区间.当然了,选项的数量可以任意.目前默认是 总和是 100% .如果需要别的数,修改 随机数的范围即可.这个算法,比较简单,效率也还算高. $data = array( 'a' => 10 , 'b' => 20 , 'c' => 30 , 'd' => 40 ); echo randomSelect( $data ); function randomSelect( &a

public static List<InstSec> setDataSec(List<String> instno) { List<InstSec> result = new ArrayList<InstSec>(); String[] mon ={"2014-01","2014-02","2014-03","2014-04"}; int[] flag ={1,2,3,4,5}

     今天做的是分形之随机概率,可以和以前做的那个抛色子的做法非常相似,抛色子是用随机点数控制图形,今天做的树叶图形只是用概率的做法去控制图形而已,做法是如出一辙的: //图形界面 package tree0618; import java.awt.Color; import java.awt.FlowLayout; import java.awt.Graphics; import java.awt.Graphics2D: import javax.swing.JFrame; public

题目:给定一个函数rand()能产生1到n之间的等概率随机数,问如何产生1到m之间等概率的随机数? 先把问题特殊化,例如原题变为给定一个函数rand5(),该函数可以随机生成1-5的整数,且生成概率一样.现要求使用该函数构造函数rand7(),使函数rand7()可以随机等概率的生成1-7的整数. 很多人的第一反应是利用rand5() + rand()%3来实现rand7()函数,这个方法确实可以产生1-7之间的随机数,但是仔细想想可以发现数字生成的概率是不相等的.rand()%3 产生0的概率

这里主要应用到numpy.random.choice 可以根据需求,比如增加一列,A B C 为该列数据,随机概率生成 详见代码 import numpy as np import pandas as pd columns_user = ['number','gender','date'] columns_order = ['order_id','user_id','ispaid','price','paidtime'] user_info = pd.read_csv('user_info_ut

RRT是一种多维空间中有效率的规划方法.它以一个初始点作为根节点,通过随机采样增加叶子节点的方式,生成一个随机扩展树,当随机树中的叶子节点包含了目标点或进入了目标区域,便可以在随机树中找到一条由从初始点到目标点的路径.RRT方法是概率完备且不最优的. function BuildRRT(qinit, K, Δq) T.init(qinit) for k = 1 to K qrand = Sample() -- chooses a random configuration qnearest = N

因为单纯的随机确实会影响到竞技性,所以dota2引入的是伪随机机制,在大量的技能中,比如说混沌的混乱之箭.剑圣的剑舞.冰女的冰霜领域之类的技能,都利用了伪随机机制. 而纯随机,或者标准正态分布并不会因为之前的结果影响此次技能的效果,因为他们的每次计算是互相独立的. 所以,从魔兽争霸3继承来的PRD(Pseudo Random Distribution)机制就被引入啦,具体的实现原理是这样的,每次的运行,都使用一个不断增加的概率来进行计算,如果这个事件一直触发不成功,那么概率就不断上升,直到事件发

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242 正态分布也称常态分布或常态分配,是连续随机变量概率分布的一种,是在数理统计的理论与实际应用中占有重要地位的一种理论分布.自然界人类

如果让大家写一个50次的抛硬币实验的可能结果(头像H或字T),多半人在连续三个一样的后,会换一下.因为大家都知道,连续一样的越多,概率越小,越不可能发生.大部分人不会去想,其实HHHTT和HHHHH发生的概率是一样大. 不知道大家有没看过一本书叫<秘密>(1).此书的基本观点就是心想事成,如果你坚定地认为一件事情会发生,它就会发生.假设我非常的相信这个理论.现在做一个实验,我在与别人抛硬币打赌,我赌H,连续三次赢的胜出.打赌的过程中,我坚信我一次会赢,结果一开始就连续三次的得了H,我赢了.我们

1 . 概念 1.1 真.伪随机数 大部分的计算机语言都会提供 API 生成随机数,此类 API 称为随机数生成器. 计算机可以用随机数模拟现实世界中的各种随机概率问题,没有随机生成器的编程语言不是"好语言". 什么是真随机数? 现实世界中的随机数:比如掷钱币.骰子.转轮.使用电子元件的噪音.核裂变等等. 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. 真正随机数的特点

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_212 有人说,如果一个人相信运气,那么他一定参透了人生.想象一下,如果你在某款moba游戏中,在装备平平,队友天坑的情况下,却刀刀暴击,在一小波gank中轻松拿下五杀,也许你会感叹自己的神操作和好运气,但其实,还有另外一种神秘的力量在支配着这一切,那就是:随机算法. 伪随机(Pseudo-Randomization) 其实,竞技游戏通常是拒绝随机性干预的,因为它干扰了玩家实际操作水平的考量.但是,应对突发情况也应该是玩家应变能

今天看到一篇不错的dubbo介绍教程,原文链接:http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/51865289 1 Dubbo介绍 1.1 dubbox简介 随着互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,亟需一个治理系统确保架构有条不紊的演进. 单一应用架构 当网站流量很小时,只需一个应用,将所有功能都部署在一起,以减少部署节点和成本. 此时,用于简化增删改查工作量的 数据访问框

一.前言 dubbo 作为分布式服务框架支持丰富的配置和扩展方式,其中包括:通讯协议.并发控制.多版本服务.结果缓存.泛化引用\实现.回声测试.上下文信息.事件通知.路由规则(可用于实现读写分离)等多方面内容,官方User Guide(http://alibaba.github.io/dubbo-doc-static/Home-zh.htm)中已经包含了非常详细的解释和使用说明,不再重复描述.参照之前的博文<基于开源Dubbo分布式RPC服务框架的部署整合>(http://www.cnblog

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49052255 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之社交网络之社区检测:高级技巧-线性代数方法 Communities in Social Networks:  Intuitively, "communities" are sets of individuals in a network like Fa

话不多,具体内容在开源中国里我的博客:https://my.oschina.net/u/3770644 代码: #!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-#导入必要包import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tf#从本地磁盘读取图像数据image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("C:/path/to/picture.jpg", 'rb').read()

主要是通过使用tomcat和使用main方法进行发布服务 参考文章: http://blog.csdn.net/aixiaoyang168/article/details/51362675 http://dubbo.io/ 代码下载地址: http://pan.baidu.com/s/1bQOhhc 架构如如下: 一下是官网内容:http://dubbo.io/user-guide/preface/architacture.html 使用dubbo的原因: 在大规模服务化之前,应用可能只是通过R

Q-Learning,学习Action对应期望值(Expected Utility).1989年,Watkins提出.收敛性,1992年,Watkins和Dayan共同证明.学习期望价值,从当前一步到所有后续步骤,总期望获取最大价值(Q值.Value).Action->Q函数,最佳策略,在每个state下,选择Q值最高的Action.不依赖环境模型.有限马尔科夫决策过程(Markov Dectision Process) ,Q-Learning被证明最终可以找到最优策略. Q-Learning目

  太棒啦!到目前为止,你已经了解了如何定义神经网络.计算损失,以及更新网络权重.不过,现在你可能会思考以下几个方面: 0x01 数据集 通常,当你需要处理图像.文本.音频或视频数据时,你可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中.然后你可以将该数组转换成一个torch.*Tensor. 对于图像,Pillow.OpenCV这些包将有所帮助. 对于音频,可以使用scipy和librosa包. 对于文本,无论是基于原始的Python还是Cython的加载,或者NLTK和SpaCy都将

调用关系说明 服务容器负责启动,加载,运行服务提供者. 服务提供者在启动时,向注册中心注册自己提供的服务. 服务消费者在启动时,向注册中心订阅自己所需的服务. 注册中心返回服务提供者地址列表给消费者,如果有变更,注册中心将基于长连接推送变更数据给消费者. 服务消费者,从提供者地址列表中,基于软负载均衡算法,选一台提供者进行调用,如果调用失败,再选另一台调用. 服务消费者和提供者,在内存中累计调用次数和调用时间,定时每分钟发送一次统计数据到监控中心. Dubbo 架构具有以下几个特点,分别是连通性

传统的路径规划算法有人工势场法.模糊规则法.遗传算法.神经网络.模拟退火算法.蚁群优化算法等.但这些方法都需要在一个确定的空间内对障碍物进行建模,计算复杂度与机器人自由度呈指数关系,不适合解决多自由度机器人在复杂环境中的规划.基于快速扩展随机树(RRT / rapidly exploring random tree)的路径规划算法,通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测,避免了对空间的建模,能够有效地解决高维空间和复杂约束的路径规划问题.该方法的特点是能够快速有效地搜索高维空间,通过状态空间的随机

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