<?php /** * 随机红包+固定红包算法[策略模式] * copyright (c) 2016 http://blog.csdn.net/CleverCode */ //配置传输数据DTO class RangeDto { //红包总金额 public $totalMoney; //红包数量 public $num; //范围开始 public $rangeStart; //范围结算 public $rangeEnd; //生成红包策略 public $builderStrategy; /…

/** * 求一个数的平方 * @param $n */ function sqr($n){ return $n*$n; } /** * 生产min和max之间的随机数,但是概率不是平均的,从min到max方向概率逐渐加大. * 先平方,然后产生一个平方值范围内的随机数,再开方,这样就产生了一种“膨胀”再“收缩”的效果. */ function xRandom($bonus_min,$bonus_max){ $sqr = intval(sqr($bonus_max-$bonus_min)); $…

微信红包的架构设计简介: 原文:https://www.zybuluo.com/yulin718/note/93148 @来源于QCon某高可用架构群整理,整理朱玉华. 背景:有某个朋友在朋友圈咨询微信红包的架构,于是乎有了下面的文字(有误请提出,谢谢) 概况:2014年微信红包使用数据库硬抗整个流量,2015年使用cache抗流量. 1.微信的金额什么时候算? 答:微信金额是拆的时候实时算出来,不是预先分配的,采用的是纯内存计算,不需要预算空间存储.. 采取实时计算金额的考虑:预算需要占存储,…

<?php /** * 红包分配算法 * * example * $coupon = new Coupon(200, 5); * $res = $coupon->handle(); * print_r($res); * @author Flc <2018-04-06 20:09:53> * @see http://flc.ren | http://flc.io | https://github.com/flc1125 */ class Coupon { /** * 红包金额 * @…

微信随机红包,指定金额指定用户,随机发送红包 var moneys = new Array(); var moneyTotal = 0; function rand(obj){ if(obj.size == 1){ obj.size--; moneyTotal+=obj.money; moneys.push(obj.money); obj.money=0; return; } var r = Math.random(); var min = 1; if(obj.size <= 2){ var m…

假设红包金额为money,数量是num,并且红包金额money>=num*0.01 原理如下,从1~money*100的数的集合中,随机抽取num-1个数,然后对这些数进行排序,在排序后的集合前后分别插入0和money*100,组成新的集合 用新的集合,(后一个数-前一个数)/100得到红包的大小 然后使用红包的时候,从num个红包集合中随机拿一个,既是随机红包了 def redbags(money, num=10): import random choice = random.sample(r…

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1.  bagging的原理 在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 线性混合模型与普通的线性模型不同的地方是除了有固定效应外还有随机效应. 笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向:一个是交互效应方向(调节.中介效应).一个是随机性方向(固定效应.随机效应). 两个方向的选择需要根据业务需求: 交互效应较多探究的是变量之间的网络关系,可能会有很多变量,多变量之间的关系: 而随机性探究的是变量…

随机森林算法的理论知识 随机森林是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法.随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能,因此,随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”. 一,随机森林的随机性体现在哪几个方面? 1,数据集的随机选取 从原始的数据集中采取有放回的抽样(bagging),构造子数据集,子数据集的数据量是和原始数据集相同的.不同子数据集的元素可以重复,同一个子数据集中的元素也可以重复. 2,待选特征的随机选取 与数据集的随机选…

用Python实现随机森林算法,深度学习 拥有高方差使得决策树(secision tress)在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱.bagging(bootstrap aggregating 的缩写)算法从训练数据的样本中建立复合模型,可以有效降低决策树的方差,但树与树之间有高度关联(并不是理想的树的状态). 随机森林算法(Random forest algorithm)是对 bagging 算法的扩展.除了仍然根据从训练数据样本建立复合模型之外,随机森林对用做构建树(tree)的数据特征做…