加权平均聚合单值度量聚合，计算从聚合文档中提取的数值的加权平均值。这些值可以从文档中的特定数字字段中提取。计算常规平均值时，每个数据点都有一个相等的“权重”……，它对最终值的贡献相等。另一方面，加权平均值对每个数据点的权重不同。每个数据点贡献给最终值的量从文档中提取，或由脚本提供。加权平均数公式：∑(value * weight) / ∑(weight)一般的平均值可以看作是加权平均值，其中每个值
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2024-03-30 22:16:12
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请实现抽奖函数rand，保证随机性
输入为表示对象数组，对象有属性n表示人名，w表示权重
随机返回一个中奖人名，中奖概率和w成正比let peoples = [
{ n: 'p1', w: 1 },
{ n: 'p2', w: 100 },
{ n: 'p3', w: 100 }
];
let rand = function (p) {
const totalWeight = p.
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2023-05-19 14:33:42
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因为别人问了我一个问题当时一两分钟没想上来，后面搜索了下，找到了一个文章写的很全。搬过来记一下。原问题是想设计一个算法在一个集合中随便选一个数，但是选出来这个数的概率要和这个数的大小成正比。也就是说希望越大的数被大概率的选出来。这个问题更清晰点儿描述是，有一组数字，他们都带有不同的权重，现在要从中“随机”抽一个数字，但是抽到某个数字的概率要正比于他的权重。假设这个集合中的元素和其对应权重为{‘A’
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2023-08-13 18:10:06
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今天写了一个js控制页面轮播的功能，如果仅仅使用队列很简单，但是考虑到为每一个页面分配权重的是否变的异常复杂，使用switch和if else也无法解决，于是想到使用js数组实现，思路是将各个轮播的页面抽象成一个对象，各个对象需要手动指定权重值，然后组成一个数组，使用下面封装的函数，将会根据各个对象相应的权重概率返回一个对象，代码如下：/**
* js数组实现权重概率分配
* @param
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2023-10-16 03:18:51
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GET _cat/indices
GET hotel/_search
GET /_search
{
"query": {
"constant_score": {
"filter": {
"term": {
"lvg_mc": "酒店"
}
},
"boost": 1.2
}
}
}
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2024-07-03 20:41:52
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按照指定的权重求随机数描述：通常取随机数，取到每个数字的概率都是一样，比如取 n 次，取到某个数的概率都是 1/n。现在情况发生了变化，要随机取的数，每个数字都被设置了一个权值（weight），比如：上面这个图表的含义是：进行随机取数，取到 1 的概率是 1/5，取到 2 概率是 2/5，取到 3 的概率是 2/5。现在要求你使用代码完成这个按照不同权值进行取值的过程。一开始想到方法是：使用一个数
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2023-07-21 15:06:14
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在软件开发过程中，尤其是APP或者或者游戏中，经常会涉及到这样一种问题：为了刺激用户消费，需要设置一种抽奖功能，用户点击抽奖按钮，会随机获取其中一种奖励，但是问题来了，不能让一等奖太容易抽到，那样的话，岂不是亏大发了，所以，一般来说，会有这样的需求，越大的奖项，抽中的概率越小，越小的奖项，抽中的概率越大，因此，要对不同的奖项设置权重，例如，3等奖抽中的概率是70%，2等奖是20%，1等奖是10%，
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2024-01-26 11:36:40
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正向激励首先为样本矩阵中的样本随机分配初始权重，由此构建一棵带有权重的决策树，在由该决策树提供预测输出时，通过加权平均或者加权投票的方式产生预测值。将训练样本代入模型，预测其输出，对那些预测值与实际值不同的样本，提高其权重，由此形成第二棵决策树。重复以上过程，构建出不同权重的若干棵决策树。正向激励相关API：import sklearn.tree as st
import sklearn.ense
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2024-04-09 13:13:36
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Query DSL(Domain Specific Language)1 查询上下文 使用query关键字进行检索，倾向于相关度搜索，故需要计算评分。搜索是Elasticsearch最关键和重要的部分。2 相关度评分：_score 概念：相关度评分用于对搜索结果排序，评分越高则认为其结果和搜索的预期值相关度越高，即越符合搜索预期值。在7.x之前相关度评分默认使用TF/IDF算法计算而来，7.x之后
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2024-03-18 09:36:14
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随着应用程序的增长，提高搜索质量的需求也进一步增大。我们把它叫做搜索体验。我们需要知道什么对用户更重要，关注用户如何使用搜索功能。这导致不同的结论，例如，有些文档比其他的更重要，或特定查询需强调一个字段而弱化其他字段。这就是可以用到加权的地方。 进一步说搜索体验，我们更希望检索出来的数据是最想得到的数据；这个其实就是关于文档的【相关性得分】进一步细节说：我们查询的所有文档，会在内部做一次
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2023-10-17 07:35:14
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有时ES默认的评分规则并不能满足需求，时长会有在old_source的基础上根据某字段的值需要重新打分的需求场景，比如在相关度相差不大的情况下时间越进越靠前，或者评论数越多越靠前等等。此时需要重新打分。对此可以通过两种方式法来处理：1、在创建索引的时候提高文档的权重，根据因素字段值来给文档设置boost.这种方式在lucene之前有效，之后就无效了。不建议采用。2、通过function_query
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2024-03-23 15:40:59
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1、match略1.1 不同字段权重 如果需要为不同字段设置不同权重，可以考虑使用 bool 查询的 should 子句来组合多个 match 查询，并为每个 match 查询设置不同的权重。{
"query": {
"bool": {
"should": [
{
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2024-03-16 11:59:57
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ES查询相关度的官网连接1：ElasticSearch的查询权重每个文档与查询的相关度，在全文搜索引擎中不仅需要找到匹配的文档，还需根据它们相关度的高低进行排序。根据全文相关的公式或 相似算法（similarity algorithms） 会将多个因素合并起来，为每个文档生成一个相关度评分 _score 。_score 在查询结果中有显示1：相关度评分理论Lucene（或 Elasticsearc
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2023-12-13 00:13:43
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528. 按权重随机选择题目思路题解算法复杂度 难度：中等 时间：30min TAG：前缀和，随机化题目给定一个正整数数组 w ，其中 w[i] 代表下标 i 的权重（下标从 0 开始），请写一个函数 pickIndex ，它可以随机地获取下标 i，选取下标 i 的概率与 w[i] 成正比。例如，对于 w = [1, 3]，挑选下标 0 的概率为 1 / (1 + 3) = 0.25 （即，2
## 实现权重随机选择的 Java 方法
在数据处理和随机选择的应用中，有时我们需要根据不同的权重来进行随机选择。比如，根据用户的需求、产品的受欢迎程度等。这篇文章将指导你了解实现“权重随机”选择的步骤，以 Java 作为示例语言。
### 工作流程
我们将通过以下几步来实现权重随机选择：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------
群组行为是指多个对象组队同时行进的情况，我们可以坐下来，告诉每一个对象它该如何移动，但这样做的工作量太大。取而代之的是，我们去创建一个群组的领导，让它来为我们做这些，
这样我们所要做的就只是设置一些规则，然后群组中的boid就会自行组队。在本章中，我们将学习如何在unity3d中实现这种群组行为。
每个boid都可以应用一下
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2024-09-24 16:16:06
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目录一、原地算法二、Array.property.sort（）1、方法一（不推荐）2、方法一改良三、洗牌算法实现随机排序1、换牌2、抽牌附：本文用到的JS基础 一、原地算法在谈sort之前，我们先了解一下原地算法，什么事原地算法呢？所谓原地算法就是说基于原有的数据结构进行一定的操作修改，而不借助额外的空间。使用原地算法时，其内存干净，空间复杂度是O(1)，可以减少没必要的内存，避免造成内存浪费和
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2023-12-17 11:25:18
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## Java权重随机
在编程过程中，我们经常需要从一组元素中随机选择一个。然而，并非所有元素都应该具有相同的概率被选中的机会。有时候，我们希望某些元素能够被选中的概率更高，而另一些元素则被选中的概率更低。这就需要使用到权重随机算法。
在Java中，我们可以通过几种不同的方式来实现权重随机算法。下面我们将介绍两种常用的方法。
### 方法一：使用概率区间法
这种方法的基本思想是为每个元素分
原创
2023-07-21 18:25:21
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在Python中处理权重随机的问题，通常涉及到在给定概率权重的情况下，进行随机选择。本文将通过不同的视角来深入探讨这个课题，从协议背景到逆向案例，逐一解析。
## 协议背景
Python权重随机的实现最早可追溯到一些基本的概率算法，其发展历程大致如下：
```mermaid
timeline
title Python 权重随机发展时间轴
2000 : Python基本统计库引
集成学习：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务；集成学习中主要包括boosting算法和bagging算法；★boosting算法：（线性集成）关注于降低偏差；从初始训练集训练一个基学习器根据①训练效果，对于训练集中的每个样本建立权值wi，表示对每个样本的关注度。当某个样本被误分类的概率很高时，需要加大对该样本的权值。调整样本分布后，训练下一次的基学习器；进行迭代后，直至基学习器数量达到指定值T
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2024-04-11 18:51:10
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