想要实现一个功能:不同事件发生的基础概率不同,根据基础概率来随机生成选项. 比如,北京的秋天有四种状态,并分别对应一个基础概率,然后随机生成某一天的天气情况. weatherlist = ['Sunny', 'Cloudy', 'Windy', 'Rainy']probaslist = [0.30, 0.35, 0.25, 0.1] 实现脚本如下: import random def generate_weather(weather_list, probabilities_list): if n

public static List<InstSec> setDataSec(List<String> instno) { List<InstSec> result = new ArrayList<InstSec>(); String[] mon ={"2014-01","2014-02","2014-03","2014-04"}; int[] flag ={1,2,3,4,5}

python3 随机生成6位数的验证码 要求是数字:0~9 及大小写字母. #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author:Hiuhung Wan import random # 48--57 : 0-9 # 65--90 : A-Z # 97--122: a-z index = 6 count = 0 str1 = '' #存放验证码 while index > count: num = random.randrange(48,122

安装库 pip install fake_useragent #引入 from fake_useragent import UserAgent; ua = UserAgent(); print(ua.firefox) print(ua.firefox) print(ua.ie) print(ua.chrome) #每一次都是随机的 #Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; rv:22.0) Gecko/20130405 Firefox/22.0 #Mozilla/5.0 (Wi

运行环境在Python3.6下,Python2的解决方案网上有很多. ---2017.10.18 第一种方法:Unicode码 在unicode码中,汉字的范围是(0x4E00, 9FBF) import random def Unicode(): val = random.randint(0x4e00, 0x9fbf) return chr(val) 这个方法比较简单,但是有个小问题,unicode码中收录了2万多个汉字,包含很多生僻的繁体字. 第二种方法:GBK2312 gbk2312对字符

今晚晚饭过后,看到小孩在做加法题,全是10以内的,因为她现在只会10以内的加法题.而这些题是老婆手动出的题目. 看到这个情景,突然想到,可以用python来实现随机出题,而且可以指定出多少题,出多少以内的加法.都可以指定. 马上动手.(后期可以改成加减乘除随机的出) 功能: 返回指定个数(count)的计算题,以计算某数(sum_value)以内的加法 # !/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author:Hiuhung Wan impor

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_212 有人说,如果一个人相信运气,那么他一定参透了人生.想象一下,如果你在某款moba游戏中,在装备平平,队友天坑的情况下,却刀刀暴击,在一小波gank中轻松拿下五杀,也许你会感叹自己的神操作和好运气,但其实,还有另外一种神秘的力量在支配着这一切,那就是:随机算法. 伪随机(Pseudo-Randomization) 其实,竞技游戏通常是拒绝随机性干预的,因为它干扰了玩家实际操作水平的考量.但是,应对突发情况也应该是玩家应变能

#支持类型提示 typing { def greeting(name: str) -> str: return 'Hello ' + name #在函数greeting中,参数名称的类型为str,返回类型为str. 接受子类型作为参数. #例子 >>> def gg(name:str)->str: return 'hello'+name >>> gg('a') 'helloa' >>> gg('bbb') 'hellobbb' >&g

     今天做的是分形之随机概率,可以和以前做的那个抛色子的做法非常相似,抛色子是用随机点数控制图形,今天做的树叶图形只是用概率的做法去控制图形而已,做法是如出一辙的: //图形界面 package tree0618; import java.awt.Color; import java.awt.FlowLayout; import java.awt.Graphics; import java.awt.Graphics2D: import javax.swing.JFrame; public

题目:给定一个函数rand()能产生1到n之间的等概率随机数,问如何产生1到m之间等概率的随机数? 先把问题特殊化,例如原题变为给定一个函数rand5(),该函数可以随机生成1-5的整数,且生成概率一样.现要求使用该函数构造函数rand7(),使函数rand7()可以随机等概率的生成1-7的整数. 很多人的第一反应是利用rand5() + rand()%3来实现rand7()函数,这个方法确实可以产生1-7之间的随机数,但是仔细想想可以发现数字生成的概率是不相等的.rand()%3 产生0的概率

这里主要应用到numpy.random.choice 可以根据需求,比如增加一列,A B C 为该列数据,随机概率生成 详见代码 import numpy as np import pandas as pd columns_user = ['number','gender','date'] columns_order = ['order_id','user_id','ispaid','price','paidtime'] user_info = pd.read_csv('user_info_ut

RRT是一种多维空间中有效率的规划方法.它以一个初始点作为根节点,通过随机采样增加叶子节点的方式,生成一个随机扩展树,当随机树中的叶子节点包含了目标点或进入了目标区域,便可以在随机树中找到一条由从初始点到目标点的路径.RRT方法是概率完备且不最优的. function BuildRRT(qinit, K, Δq) T.init(qinit) for k = 1 to K qrand = Sample() -- chooses a random configuration qnearest = N

因为单纯的随机确实会影响到竞技性,所以dota2引入的是伪随机机制,在大量的技能中,比如说混沌的混乱之箭.剑圣的剑舞.冰女的冰霜领域之类的技能,都利用了伪随机机制. 而纯随机,或者标准正态分布并不会因为之前的结果影响此次技能的效果,因为他们的每次计算是互相独立的. 所以,从魔兽争霸3继承来的PRD(Pseudo Random Distribution)机制就被引入啦,具体的实现原理是这样的,每次的运行,都使用一个不断增加的概率来进行计算,如果这个事件一直触发不成功,那么概率就不断上升,直到事件发

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242 正态分布也称常态分布或常态分配,是连续随机变量概率分布的一种,是在数理统计的理论与实际应用中占有重要地位的一种理论分布.自然界人类

如果让大家写一个50次的抛硬币实验的可能结果(头像H或字T),多半人在连续三个一样的后,会换一下.因为大家都知道,连续一样的越多,概率越小,越不可能发生.大部分人不会去想,其实HHHTT和HHHHH发生的概率是一样大. 不知道大家有没看过一本书叫<秘密>(1).此书的基本观点就是心想事成,如果你坚定地认为一件事情会发生,它就会发生.假设我非常的相信这个理论.现在做一个实验,我在与别人抛硬币打赌,我赌H,连续三次赢的胜出.打赌的过程中,我坚信我一次会赢,结果一开始就连续三次的得了H,我赢了.我们

1 . 概念 1.1 真.伪随机数 大部分的计算机语言都会提供 API 生成随机数,此类 API 称为随机数生成器. 计算机可以用随机数模拟现实世界中的各种随机概率问题,没有随机生成器的编程语言不是"好语言". 什么是真随机数? 现实世界中的随机数:比如掷钱币.骰子.转轮.使用电子元件的噪音.核裂变等等. 计算机通过硬件技术摸拟现实世界中这种物理现象所生成的随机数,我们称其为真随机数. 这样的随机数生成器叫做物理性随机数生成器.生成真随机数对计算机的硬件技术要求较高. 真正随机数的特点

若干年前读研的时候,学院有一个教授,专门做群蚁算法的,很厉害,偶尔了解了一点点.感觉也是生物智能的一个体现,和遗传算法.神经网络有异曲同工之妙.只不过当时没有实际需求学习,所以没去研究.最近有一个这样的任务,所以就好好把基础研究了一下,驱动式学习,目标明确,所以还是比较快去接受和理解,然后写代码实现就好了.今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法. 机器学习目录:[目录]数据挖掘与机器学习相关算法文章总目录 本文原文地址:群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法 1.关于旅行商(

同进化算法(见博客<[Evolutionary Algorithm] 进化算法简介>,进化算法是受生物进化机制启发而产生的一系列算法)和人工神经网络算法(Neural Networks,简称NN,神经网络是从信息处理角度对人脑的神经元网络系统进行了模拟的相关算法)一样,群体智能优化算法也属于一种生物启发式方法,它们三者可以称为是人工智能领域的三驾马车(PS:实际上除了上述三种算法还有一些智能算法应用也很广泛,比如模拟金属物质热力学退火过程的模拟退火算法(Simulated Algorithm,

本文主要学习dubbo服务的启动检查.集群容错.服务均衡.线程模型.直连提供者.只定阅.只注册等知识点,希望通过实例演示进一步理解和掌握这些知识点. 启动检查 Dubbo缺省会在启动消费者时检查依赖的服务是否可用,不可用时会抛出异常,阻止Spring初始化完成,以便上线时,能及早发现问题,默认check=true. 关闭没有提供者时报错 <dubbo:reference interface="com.mcweb.api.service.IUserService" id="

前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍 马尔可夫链是一个能够用数学方法就能解释自然变化的一般规律模型,它是由著名的俄国数学家马尔科夫在1910年左右提出的

今天看到一篇不错的dubbo介绍教程,原文链接:http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/51865289 1 Dubbo介绍 1.1 dubbox简介 随着互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,亟需一个治理系统确保架构有条不紊的演进. 单一应用架构 当网站流量很小时,只需一个应用,将所有功能都部署在一起,以减少部署节点和成本. 此时,用于简化增删改查工作量的 数据访问框