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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# Java温度加权数的案例
## 1. 简介
在生活中，我们经常需要对温度进行加权计算，例如计算一天的平均温度或者某个地区的年平均温度。Java提供了一种简洁且高效的方式来实现温度加权数的计算，本文将通过一个案例来介绍如何使用Java进行温度加权数的计算。
## 2. 案例背景
假设我们有一个气象站，记录某地区每天的温度，并且我们希望计算出该地区一周的平均温度。为了更准确地反映每天的温度
原创
2023-08-23 07:31:28
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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
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2024-06-27 10:39:01
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# 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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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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目录特征起因评分卡模型中的IV和WOE详解信息增益OR值卡方检验GaussRank高基数数据特征起因特征工程综述常看常新评分卡模型中的IV和WOE详解IV值衡量了某个特征对目标的影响程度woe sql pos_ratio_1d “母婴”品类正样本占全部品类正样本比例
neg_ratio_1d “母婴”品类负样本占全部品类负样本比例
woe = ln(pos_ratio_1d /neg_r
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
# 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 |
|------|----------------------
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
# 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
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# 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
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# 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
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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.
需求分析：
1.程序可接收一个输入参数n，然后随机产生n道加减乘除练习题，每个数字在 0 和 100 之间，运算符在3个到5个之间。
2.每个练习题至少要包含2种运算符。
3.练习题在运算过程中不得出现负数与非整数，比如不能出 3/5+2=2.6，2-5+10=7等算式。
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2023-07-18 12:49:06
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# Java加权随机数
## 引言
在编程中，我们经常需要生成随机数来模拟一些实际情况或者进行一些随机操作。但是有时候我们需要根据一定的概率分布来生成随机数，这时候就需要使用加权随机数了。加权随机数是指根据每个元素的权重来生成随机数，权重越高的元素被选中的概率也越高。在本文中，我们将介绍如何使用Java来实现加权随机数的生成。
## 加权随机数的概念
加权随机数指的是根据元素的权重来生成随机数
原创
2023-12-25 06:17:31
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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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一、MLS基础mls算法本质上和最小二乘一样，是一种拟合数据的算法。区别在于mls是局部的，即通过系数向量和基函数分别对数据中不同位置的节点区域进行拟合，需要计算出全部节点域的拟合函数的参数。而传统的最小二乘是全局的，采用所有的数据进行最小化平方和，不能过滤掉噪声点。 对于二维数据点，其拟合公式如下： 其中： w为权函数，一般采用三次样条曲线，如果权函数为常量，则为一般的加权最小二乘算法。 n表示
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2024-07-25 19:58:18
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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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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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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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