我们先完成后台PHP的流程,PHP的主要工作是负责配置奖项及对应的中奖概率,当前端页面点击翻动某个方块时会想后台PHP发送ajax请求,那么后台PHP根据配置的概率,通过概率算法给出中奖结果,同时将未中奖的奖项信息一并以JSON数据格式发送给前端页面. 先来看概率计算函数 function get_rand($proArr) { $result = ''; //概率数组的总概率精度 $proSum = array_sum($proArr); //概率数组循环 foreach ($proArr a

上面两篇博客,解释了概率有向图(贝叶斯网),和用其解释条件独立.本篇将研究马尔可夫随机场(Markov random fields),也叫无向图模型,或称为马尔科夫网(Markov network) 下面附上,上述实验的matlab代码.没有插入matlab选项,大家复制到matlab里面看吧.下次我用python实现吧 % PRML image de-noising clc; clear; close all; A=imread('a.jpg');%读入名字为a.jpg的图片 imshow(A

最近一直在研究RAID 50,因为牺牲一半的容量的RAID 10代价实在太大了,而且它提供的可用性也并不是百分百的,我们首先来看下RAID 10的可用性分析: 以同等容量的不同RAID方式作为案例分析:   8盘RAID 10 6盘RAID 50 5盘RAID 5 6盘RAID 6 第一块盘故障后可用概率 100% 100% 100% 100% 第二块盘故障后可用概率 6/7 3/5 0% 100% 第三块盘故障后可用概率 4/6 0% 0% 0% 第四块盘故障后可用概率 2/5 0% 0% 0

0 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818339Redis一点基础的东西目录 1.基础底层数据结构 2.windows下环境搭建 3.java里连接redis数据库 4.关于认证 5.redis高级功能总结1.基础底层数据结构1.1.简单动态字符串SDS定义: ...47分钟前1 url :http://blog.csdn.net/youyou1543724847/article/details/52818

一丶numpy和matplotlib学习笔记 1. NumPy是Python语言的一个扩充程序库.支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库.Numpy内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库! 接下来让我们看看Numpy的简单应用 Numpy简单创建数组 import numpy as np # 创建简单的列表 a = [1, 2, 3, 4] # 将列表转换为数组 b = np.array(b) Numpy查看数组

aaarticlea/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAdYAAAFPCAIAAAB/EXiGAAAgAElEQVR4nO2df4wl1XXn6/+0VuG/IIKS1cjO5I8YGbYsERwFFvlHQHGBLIRM7AlGZYGVIALRY+QQ41FMrdbprHdxBbHRati8UbKQ3dTa8cRJV5LpELrWNMrMvvF42VYlw+zYtT1KE6rXM2Nug9/Qd/+4/e47r96vW1X31j313vmo/kDucb/qelXfO

转发请注明引用和原文博客(http://www.cnblogs.com/wenBlog) 简介 之前已经写过两篇介绍列存储索引的文章,但是只有非聚集列存储索引,今天再来简单介绍一下聚集的列存储索引,也就是可更新列存储索引.在SQL Server 2012中首次引入了基于列存储数据格式的存储方式.叫做"列存储索引".前一篇我已经比较了行存储索引与非聚集的列存储索引(http://www.cnblogs.com/wenBlog/p/5682024.html).其中对于在小表的指定值或者小范

在上篇,我了解了基数的基本概念,现在进入Linear Counting算法的学习. 理解颇浅,还请大神指点! http://blog.codinglabs.org/articles/algorithms-for-cardinality-estimation-part-ii.html 它的基本处理方法和上篇中用bitmap统计的方法类似,但是最后要用到一个公式: 说明:m为bitmap总位数,u为0的个数,最后的结果为n的一个估计,且为最大似然估计(MLE). 那么问题来了,最大似然估计是什么东东

第二次随笔--从现有技能获取的经验应用于JAVA中 你有什么技能比大多人(超过90%以上)更好? 这个想了半天,有一个是我乒乓球还是比较擅长的,在学校里可能比百分之90的人要强,在外面肯定是不如了.再有一个就是我游戏里某一个英雄是排在国服前百分之10的.其他的学习,或者其他技能都比较中规中矩,并没有十分突出的表现. 针对这个技能的获取你有什么成功的经验? 针对这两个技能我个人认为一个因素是要有高强度的大量练习吧,就拿乒乓球来说,小时候一练就是一下午,不间断的反复练习一定会奠定一个良好的基础,有了

定位 定位的想法很简单元素框相对于正常位置出现在哪里. 定位:static,相对, 绝对, fixed, 继承 static就是默认的位置 相对就是相对于默认位置的偏移.原来的static定位位置依然占着. 绝对定位相对于包含块(非static的)的偏移.完全脱离文档流,原来的位置就没了. fix相对于viewport视窗的偏移. 包含块 根元素是初始包含块,有的浏览器是html元素,有的为body. 非根元素,position为相对或者默认位置,包含块是最近祖先级的块级框.表格单元.行内块.

定位 定位的想法很简单元素框相对于正常位置出现在哪里. 定位:static,相对, 绝对, fixed, 继承 static就是默认的位置 相对就是相对于默认位置的偏移.原来的static定位位置依然占着. 绝对定位相对于包含块(非static的)的偏移.完全脱离文档流,原来的位置就没了. fix相对于viewport视窗的偏移. 包含块 根元素是初始包含块,有的浏览器是html元素,有的为body. 非根元素,position为相对或者默认位置,包含块是最近祖先级的块级框.表格单元.行内块.

定位 定位的想法很简单元素框相对于正常位置出现在哪里. 定位:static,相对, 绝对, fixed, 继承 static就是默认的位置 相对就是相对于默认位置的偏移.原来的static定位位置依然占着. 绝对定位相对于包含块(非static的)的偏移.完全脱离文档流,原来的位置就没了. fix相对于viewport视窗的偏移. 包含块 根元素是初始包含块,有的浏览器是html元素,有的为body. 非根元素,position为相对或者默认位置,包含块是最近祖先级的块级框.表格单元.行内块.

机器学习领域中最迷人的主题之一是图像识别 (IR). 使用红外系统的示例包括使用指纹或视网膜识别的计算机登录程序和机场安全系统的扫描乘客脸寻找某种通缉名单上的个人.MNIST 数据集是可用于实验的简单图像集合­沙用红外的算法. 这篇文章并介绍了一个相对简单 C# 程序,向您介绍的 MNIST 数据集,这反过来你接触到红外的概念. 它不太可能你会需要使用红外大多数软件应用程序,但我觉得你可能有用的信息在这篇文章为四个不同的原因. 第一,没有更好的方法,了解的 MNIST 数据集和 IR 概念比通过

2014-12-18 Created By BaoXinjian

https://github.com/chrisbanes/PhotoView/tree/master/library 这个就是项目地址,相信很多人都用过,我依然不去讲怎么使用.只讲他的原理和具体实现. 具体会讲到: 1.如何实现pinch手势 放大缩小图片. 2.如何实现的拖动图片. 3.如何实现的惯性拖动. 4.如何控制与父view的 事件监听 主要就是这三点. 具体的调用方法 主要是下面这样: ImageView mImageView = (ImageView) findViewById(

 The Snail  A snail is at the bottom of a 6-foot well and wants to climb to the top.The snail can climb 3 feetwhile the sun is up, but slides down 1 foot at night while sleeping.The snail has a fatigue factorof 10%, which means that on each successiv

select 1.查询一张表(orders)的所以纪录 select * from Orders 2.查询一张表(orders)某字段的所有记录 select OrderID,OrderDate from Orders where 如需有条件地从表中选取数据,可将 WHERE 子句添加到 SELECT 语句 group by 分组查询,根据某些字段进行分组查询,查询返回的字段只能是跟在grooup by后面的分组字段 select * from Orders group by OrderID 错

一.步骤: 创建数据集(准备数据) 根据数据集生成JFreeChart对象,并对其做相应的设置(标题,图例,x轴,Y轴,对象渲染等) 将JFreeChart对象输出到文件或者Servlet输出流等 二.具体举例 饼状图 示例代码: package com.lky.experiment; import java.awt.Color; import java.awt.Dimension; import java.awt.Font; import java.awt.Toolkit; import ja

本文没有对遗传算法的原理做过多的解释 基础知识可以参考下面的博客:http://blog.csdn.net/u010451580/article/details/51178225 本实验用到的变异用到下面网址上的方法,当然这个网址也很好的阐释了CVRP的解决方案:https://image.hanspub.org/Html/10-2620135_14395.htm 本文所用交叉算法是部分交叉映射PMX,PMX基础知识请参考这个博客:http://blog.csdn.net/u012750702/

加快sql查询是非常重要的技巧,简单来说加快sql查询的方式有以下几种:一.索引的引用 1.索引一般可以加速数据的检索速度,加速表与表之间的链接,提高性能,所以在对海量数据进行处理时,考虑到信息量比较大,应该对表建立索引,包括在主键上建立聚簇索引,将聚合索引建立在日期刊上等.索引的优点有很多,但是对于索引的建立,还需要考虑实际情况,而不是对每一个列建立一个索引,比如针对大表的分组.排序等字段,都要建立相应索引,同时还应该考虑建立符合索引.增加索引的同时也有很多不好的方面,首先,创建索引和维护索引

关于webp图片格式调研及测试 资料收集 什么是 WebP? WebP(发音 weppy),是一种支持有损压缩和无损压缩的图片文件格式,派生自图像编码格式 VP8.根据 Google 的测试,无损压缩后的 WebP 比 PNG 文件少了 45% 的文件大小,即使这些 PNG 文件经过其他压缩工具压缩之后,WebP 还是可以减少 28% 的文件大小. 2010 年发布的 WebP 已经不算是新鲜事物了,在 Google 的明星产品如 Youtube.Gmail.Google Play 中都可以看到