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
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2024-04-09 20:01:02
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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;
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2017-05-15 11:44:00
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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
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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
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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
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
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2024-06-27 10:39:01
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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
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2023-06-16 16:26:26
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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
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2024-01-10 19:50:53
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Opencv——线性混合操作(addWeighted函数应用)Ps：素材来源：opencv编程，目的是记录自己的学习过程。一，线性混合操作1）线性混合操作是一种典型的二元（两个输入）的像素操作，它的理论公式如下：g(x) = (1-a)fa(x) + af3(x)。通过在范围0到1之间改变alpha值来对两幅图像（f0(x)和f1(x)）或两段视频（同样为f0(x)和f1(x)）产生时间上的画面叠
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2024-08-15 19:27:53
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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
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2024-04-24 14:20:39
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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
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平滑算法移动平均滤波（Moving Average Filter）： 简单易实现，可以有效地减少噪声，适用于对实时性要求不是特别严格的场景。滑动窗口滤波（Sliding Window Filter）： 通过保持一个固定大小的窗口来计算数据的平均值或中值，可以平衡滤波效果和计算复杂度。指数加权移动平均滤波（Exponential Weighted Moving Average Filter）： 具有
T1加权成像（T1-weighted imaging，T1WI）是指这种成像方法重点突出组织纵向弛豫差别，而尽量减少组织其他特性如横向弛豫等对图像的影响。弛豫：物理用语，从某一个状态恢复到平衡态的过程。 主要对比度决定于组织间或组织状态间T1差别的磁共振图像。采用短TR（<500ms）和短TE（<25ms）的扫描序列来取
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2024-02-04 12:05:22
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对数据集进行分组并对各组应用一个函数(无论是聚合还是转换)，通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后，通常就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个灵活高效的gruopby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。关系型数据库和SQL(Structured Query Language，结构化查询语言)能够如此流行的原因之一就是其能够方便地
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2024-05-03 22:05:01
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局部加权线性回归算法(Locally Weighted Linear Regression)及相关案例大家好，我是W这次讲线性回归，之前有说逻辑回归（Logistic Regression），虽然逻辑回归负责分类，可是在数据到达二值函数之前的逻辑都是线性回归的逻辑，所以这两个回归是十分相似的。这篇文章的顺序是：1、线性回归算法原理 2、最小二乘法和算法评估标准 3、案例1-简单数据集标准线性回归
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2024-05-06 23:55:10
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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。在上述例子这个集合扩展成
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2023-08-04 11:19:24
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# 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 |
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