加权随机算法一般应用在以下场景：有一个集合S，里面比如有A,B,C,D这四项。这时我们想随机从中抽取一项，但是抽取的概率不同，比如我们希望抽到A的概率是50%,抽到B和C的概率是20%,D的概率是10%。一般来说，我们可以给各项附一个权重，抽取的概率正比于这个权重。那么上述集合就成了：{A:5，B:2，C:2，D:1}
方法一：扩展这个集合，使每一项出现的次数与其权重正相关。在上述例子这
转载
2024-06-27 10:39:01
64阅读
random是用于生成随机数的，我们可以利用它随机生成数字或者选择字符串。random.seed(x)改变随机数生成器的种子seed。一般不必特别去设定seed，Python会自动选择seed。random.random() 用于生成一个随机浮点数n,0 <= n < 1random.uniform(a,b) 用于
转载
2023-06-16 16:26:26
252阅读
三种“随机”算法介绍本文主要介绍蒙特卡洛（Monte Carlo）算法、拉斯维加斯（Las Vegas）算法和舍伍德（Sherwood）算法。蒙特卡洛算法与拉斯维加斯算法蒙特卡罗算法并不是一种算法的名称，而是是一类随机方法的统称。这类方法的特点是，可以在随机采样上计算得到近似结果，随着采样的增多，得到的结果是正确结果的概率逐渐加大，但在（放弃随机采样，而采用类似全采样这样的确定性方法）获得真正的结
转载
2024-01-10 19:50:53
53阅读
负载均衡-加权随机算法 由于访问概率大致相同，所以如果部分服务器性能不一致的话，容易导致性能差的服务器压力过大，所以要根据服务器性能不一致的情况，给性能好的服务器多处理请求，给差的少分配请求（能者多劳）所以就需要在随机算法的基础上给每台服务器设置权重，延伸为加权随机算法1、将应用服务器集群的IP存到Map
转载
2024-04-09 20:01:02
84阅读
1. 基于均匀分布概率的算法 例如，3等奖抽中的概率是70%，2等奖是20%，1等奖是10%，这样，大部分人都只能中3等奖，小部分人是二等奖，而只有特别少的人才可能拿到一等奖。产生0-100之间的均匀分布的随机数，当随机数在0-70时，就获得3等奖，70-90是2等奖，90-100是一等奖。 另一个例子：按权重均一化后，编号3被抽中的概率要求是70%，5出现的概率为25%，0出
转载
2024-04-24 14:20:39
93阅读
在企业级应用中，数据的安全性和隐私保护是极其重要的。Spark 作为数栈底层计算引擎之一，必须确保数据只能被授权的人员访问，避免出现数据泄露和滥用的情况。为了实现Spark SQL 对数据的精细化管理及提高数据的安全性和可控性，数栈基于 Apache Ranger 实现了 Spark SQL 对数据处理的权限控制。本文基于 Apahce Spark 2.4.8 和 Apache Ranger 2.
# Java中的加权随机算法
在许多应用场景中，需要根据一定概率从一组元素中随机选择一个，这种选择方式称为加权随机选择。加权随机选择常用在游戏中（如掉落物品的概率）、推荐系统（向用户推荐商品）等。本文将介绍加权随机选择的概念及实现方法，并给出一个完整的Java代码示例。
## 加权随机选择的基本概念
加权随机选择是指为每个元素分配一个权重，选择的概率与该元素的权重成正比。例如，如果我们有三个
原创
2024-10-20 04:35:54
87阅读
1 随机抽奖本次运行环境为：win7jupyter notebookpython 3.61.1 随机抽取一个元素用 random.choice() 来实现随机抽取一个元素。from random import choice
import random
import pandas as pd
name = ['张三', '李四', '王五', '小明', '小郑', '梅西', 'C罗', '内少'
原创
2021-01-21 16:48:04
3139阅读
场景：有Ｎ个合作方，每一个合作方都有一定的权重，按权重随机选择一个合作方 typedef struct { string k;//partner_id string v;//value string m;//0:number 1:ratio }Bookpartner_count_listInfo;
转载
2017-05-15 11:44:00
674阅读
2评论
在现代的应用开发中，加权随机算法（Weighted Random Algorithm）作为一种有效的决策机制，被广泛应用于资源分配、抽奖系统、推荐系统等场景。这种算法的主要优势在于能够根据不同元素的权重进行随机选择，使得结果更加符合预期需求。本文将详细介绍加权随机算法在 Java 中的实现过程，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及总结与展望。
我们首先从背景开始，想一下加权随
场景：有Ｎ个合作方，每个合作方都有一定的权重，按权重随机选择一个
原创
2021-07-12 17:24:49
998阅读
# Java加权随机取值的实现
在很多场景中，我们需要从一个包含多个元素的集合中随机选择一个值，但每个值的被选中概率不同。这就是所谓的“加权随机取值”。在本文中，我将为您介绍如何在Java中实现这个功能。
## 实现流程
以下是实现加权随机取值的简单流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------
# Java加权随机法
## 引言
在软件开发中，有时候我们需要根据一定的权重来进行随机选择。比如，我们有一个商品列表，希望根据每个商品的销量来进行随机选择，销量越高的商品被选择的概率也越高。在这种情况下，我们可以使用加权随机法来实现。
本文将介绍什么是加权随机法，以及如何在Java中实现它。我们将使用一个示例来演示加权随机法的实现，并给出相应的代码示例。
## 什么是加权随机法
加权随
原创
2023-10-06 05:53:11
205阅读
目录1 期望和均值（平均值）1.1 期望的定义1.2 期望怎么理解1.2.1 数学期望是什么?1.2.2 数学期望的理解1.3 平均值（mean Value）是什么2 随机试验 和数学期望2.1 对随机试验的加深理解2.1.1 数学期望是用来处理随机变量 这种不确定对象的！2.2 期望的公式2.2.1 普通一组数据的没有期望，只有均值，因为不是随机变量2.2.2
1、zookeeper宕机与dubbo直连现象：zookeeper注册中心宕机，还可以消费dubbo暴露的服务。原因：健壮性l 监控中心宕掉不影响使用，只是丢失部分采样数据l 数据库宕掉后，注册中心仍能通过缓存提供服务列表查询，但不能注册新服务l 注册中心对等集群，任意一台宕掉后，将自动切换到另一台l 注册中心全部宕掉后，服务提供者和服务消费者仍能通过本地缓
【AI 科技大本营导读】本文，我们将讨论近期两篇有意思的论文，论文的大致思路是通过一种集成方式来提高任意给定的神经网络性能。这两篇论文分别是： 由 Garipov 等人提出的 “Loss Surfaces，Mode Connectivity，and Fast Ensembling of DNNs”由 Izmailov 等人提出的 “Averaging Weights
目录决策树什么是决策树决策树的特点信息熵随机森林OOB数据相关问题代码实现绘图plt决策树什么是决策树决策树，就以二叉树为例，关键是选取哪一个特征进行分类，以及选好特征之后，怎么进行分类。 首先要取决于信息熵，算出父节点的信息熵，以及该节点的子节点的平均信息熵。 H(y) - H(y | x) = gain(y | x) 的差值就是信息增益。 哪个特征的信息增益大，就选那个特征。决策树的特点信息熵
再次友情转发：来自杭州谷禾健康的微生物测序和技术科普。工欲善其事，必先利其器；器欲尽其能，必先得其法。另外可以安利一下他们的肠道菌群检测产品做过16s测序的小伙伴们都知道测完之后会拿到一份结果报告但这并不代表可以开始写文章了看似一大堆数据图表却不知如何下手这是很多人头疼的地方那么怎样给报告中的数据赋予灵魂让它真正成为对你有帮助的分析呢？今天我们来详细解读下。一文扫除困惑没有接触过微生物16s测序的
# Java 配置加权随机权重实现指南
在软件开发中，加权随机选择是一种常见的需求，比如在推荐系统中按照不同权重随机选择某个产品。本文将逐步教你如何在 Java 中实现加权随机选择的功能。
## 流程概述
在实现加权随机选择之前，我们可以按以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------|
原创
2024-09-22 03:36:56
50阅读
# Java加权随机数
## 引言
在编程中，我们经常会遇到需要生成随机数的情况。然而，有些时候我们不仅需要生成随机数，还需要按照一定的权重分布进行选择。本文将介绍如何在Java中生成加权随机数，以及一些常见的应用场景。
## 加权随机数的定义
加权随机数是一种按照一定的权重分布生成的随机数。具体来说，我们可以为每个随机数分配一个权重，然后根据这些权重生成随机数。权重越大，生成对应随机数的概率
原创
2023-08-25 12:29:10
205阅读
