分配不等概率的问题可以通过多种方法来解决,以下是一些常见的方法:
这些方法可以根据具体的需求和场景选择合适的方法来分配不等概率。在腾讯云的产品中,可以使用云函数(Serverless Cloud Function)来实现这些算法。云函数是一种无服务器计算服务,可以根据实际需求动态分配计算资源,支持多种编程语言,适用于各种场景的开发和部署。您可以通过腾讯云云函数产品介绍了解更多信息:云函数产品介绍。
切比雪夫不等式可以使人们在随机变量X的分布未知的情况下,对事件|X-\mu|<\varepsilon 定义 假设随机变量X具有期望E(X)=\mu, 方差 Var(X)=\sigma^2,则对于任意正数...\varepsilon ,有不等式成立: image.png 含义 其意义是:对于距离E(X)足够远的地方(距离大于等于\varepsilon),事件出现的概率是小于等于\frac{\sigma^...即事件出现在区间[\mu-\varepsilon, \mu+\varepsilon] 的概率大于1-\frac{\sigma^2}{\varepsilon^2} 的下限估计 例如: \mathbb...P{|X-\mu|\ < 3 \sigma } \ge 1-\frac{1}{9}=\frac{8}{9} 切比雪夫不等式刻画了变量偏离均值的程度与发生概率大小之间的关系 在随机变量分布未知的情况下...,我们只知道均值和方差,切比雪夫不等式给出了X落入以均值为中心的ε邻域概率的概率下界 证明 思路1 利用取值范围建立不等式 image.png 思路2 利用马尔可夫不等式 \mathbb
马尔可夫不等式把概率关联到数学期望,给出了随机变量的累积分布函数一个宽泛但仍有用的界。 定义 马尔可夫不等式用于估计尾事件的概率上界。...若随机变量X只取非负值,则\forall a>0 \mathbb{P}(X \geq a) \leq \frac{\mathbb{E}(X)}{a} 证明 思路1 放大概率,得到部分函数期望 截断函数期望...,二者相比较 考虑 X\ge a的情况 → \frac {X}{a} \ge 1 对于不等式左边有: \mathbb P(X \geq a)=\int_{a}^{+\infty} f(x) d x...{X}{a}\right)=\frac{E(X)}{a} 思路2 原始期望大于截断部分非负值的期望 求取期望时缩小X得到a image.png 图示 a越大于均值,X>a 用途 将概率与期望联系起来建立了不等式关系...那么根据马尔可夫不等式,不超过1/n的人会有超过平均工资的n倍的工资。 参考资料 https://baike.baidu.com/item/马尔可夫不等式/7565874?
2 什么是条件概率? 相关事件的概率也叫叫条件概率,什么是条件概率呢? 就是说事件A(雷军卖手机)在另外一个事件B(电商只占商品零售总额的10)已经发生条件下的发生概率。...相关事件的概率也叫“条件概率”。条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。 3 如何用决策树表示条件概率 我们通常用决策树来辅助计算。下图我们用决策树来表示刚才的例子。...若先拿的是蓝色,第二颗是蓝色的概率是 1/4,第二颗是红色的概率是 3/4。 若先拿的是红色,第二颗是蓝色的概率是 2/4,第二颗是红色的概率是 2/4。...好了,我们通过决策树已经计算出了条件概率,下面图片我们进一步看条件概率在数学上的表示就立马明白了。 P(A) 的意思是 “事件 A 的概率”。...4 如何在生活中应用决策树? 什么是决策树? 决策树,就是一种把决策节点画成树的辅助决策工具,一种寻找最优方案的画图法。 画决策树有三步: 第一步,写出你想要实现的目标。
剩下的乘客将会: 如果他们自己的座位还空着,就坐到自己的座位上, 当他们自己的座位被占用时,随机选择其他座位 第 n 位乘客坐在自己的座位上的概率是多少?...示例 2: 输入: n = 2 输出: 0.50000 解释:在第一个人选好座位坐下后,第二个人坐在自己的座位上的概率是 0.5。
都涉及到概率,接口单次返回结果并不可预期,只有经过大量统计得到的结果才具有参考性,也不具有决定性。对于这类接口的测试,当时存在着两个难点:一、如何判断业务实现结果符合预期;二、如何才算发现其中BUG。...总结来说就是如何判断概率准确性。 我以一个之前负责过的老虎机的活动为例,分享一下当时的解决方案和实践经验。...两个难点的解决方案: * 如何判断业务实现结果符合预期 业务实现结果即是大量测试统计结果,预期是后台配置的各类事件的概率。...首先在本次举例中,事件概率的颗粒度为1%,那么问题就转化为如何区别两个事件发生概率1%的事件。...* 如何才算发现其中的BUG 解决了第一个难点,第二个难点就有了一部分答案,设置发生概率,然后进行测试,统计结果,对比数据。如果发现不符合预期,则视为BUG,当然保险起见,还是要进行足够多的测试。
之后我们定义硬币朝上的概率p=0.5 用scipy.bernoulli.pmf 求离散函数,输入数组和概率就可以求得两个概率。 ? 通过plt.plot,输入X为数组,Y为概率。...1次的概率是多少(注意和伯努利进行区分) ?...在任意相同的时间范围内,事件发生的概率相同 3. 你想知道某个时间范围内,发生某件事情k次的概率有多大。 ? ? ? 2、连续概率分布 正态分布和幂律分布: ? 求正态分布: ? ?...如果要求大于Z的概率,可以求1-(小于Z)的概率 如果要求a和b之间的,可以求小于b-小于a的概率 3、总体和样本 ? ? 我们可以看到样本构成了整体。...样本偏见:样本不足(以偏概全) 幸存者偏差:我们通常关注显而易见的样本,忽略了没有机会出现的样本 概率偏差:心理概率和客观概率的不吻合 信息茧房:个性化推荐造成的,我们看到的只是我们喜欢的。
问题: 1.如何衡量渠道投放的价值? 2.如何在抖音、百度、OPPO应用商店三个渠道之间分配这个价值? 【分析思路】 1....(2)如何在渠道之间分配价值? 这属于归因分析问题。归因分析即溯源哪个投放渠道对最终转化的影响力大,各渠道的贡献力占比如何。 【具体分析过程】 1. 漏斗分析:如何衡量投放渠道价值?...归因分析:如何在渠道间分配价值? 抖音、百度信息流和OPPO三个渠道承担的推广作用不同。...该业务面试题问如何在渠道间分配价值,面试官是在注重考察应聘者对价值分配的理解和思路。 因此我们将问题范围扩大化——针对这三个渠道引入的所有用户流量,如何在渠道间分配价值。...运用自定义模型,我们重点解释面向所有广告用户,这三个渠道的价值如何分配。
如何提升TPM活动的成功概率?是很多管理者会问到的问题。本文解析如下:1. 建立共识TPM的实践需要全员参与,因此在开始TPM活动之前,需要建立共识并向全员解释TPM的目的和优点。...其实践需要全员参与,建立共识,培训和技能提升,设定目标和计划,实行标准化和持续改进可提高TPM活动的成功概率。通过TPM的实践,能够减少故障,提高生产效率,从而达到企业的效益提升和竞争力的增强。
在 JavaScript 中,你可以使用以下几种方式为变量分配默认值: 1:使用逻辑或运算符 ||: let variable = someValue || defaultValue; 如果 someValue
这个值非常非常小,在底层计算机已经帮我们运算好,并且无限接近0,但不等于0,。
这时需要在Broker之间重新分配分区,本篇文章Fayson主要介绍如何重新分配Topic的partition。...可以看到新创建的Topic,相应的Partition会分布在新的Broker节点上,对于之前的Topic的Partition不会自动均衡到新的节点上,因此之前Topic的压力还在旧的节点上,接下来Fayson会说明如何使用...Kafka命令重新分配Kafka的Partition。...3.重新分配Partition ---- 以我们上面创建的test_partition为例来说明,如何重新分配该Topic的Partition。...可以看到在命令行生成的Partition重分配的计划(这里还没有真正的去分配,只是生成了分配计划),在截图中也很清楚的标出了分配前和分配后的结果,注意这里我们需要使用到分配计划生成的结果(即重新分配后Partition
概述 大多数项目在实际实行的时候的资源是有限的,这就会涉及到一个项目管理中的常见问题——资源分配。本文结合一个简单的案例来讨论一下这个问题。 问题 ?...回到上面的问题,这个问题就是在项目管理中的资源分配问题:如何合理的分配资源? 2.分配方案 1)方案1 ? 2)方案2 ? 3)方案3 ? 我们来比较一下这三种种方案。...因此,在实际的工作中需要结合实际情况,从而找到最好的资源分配方案。
机器人一日千里地进化,确保人工智慧安全的概率却仅有五到十趴。按照马斯克的说法:人工智慧比核武器更加危险!必须慎防。其实,人工智慧是云计算和大资料。
JVM是如何分配管理内存的?...一、JVM内存区域 Java程序在运行时,首先要读取编译后的class文件,由于我们在编写源码时会定义和使用各种结构和对象,那么在进行加载时,JVM会将分配得到的内存划分为多个区域。...所以当我们在进行探讨时一定要明确具体的虚拟机和JDK版本,方法区本身是有JVM分配管理的区域之一,从上面的叙述中我们已经知道,对于Oracle JDK8版本,方法区已经被已经不再使用永久代来实现方法区,...运行时常量池 首先强调:运行时常量池并不等同于常量池!
那么,整个城市成千上万的路灯,如果每10秒就会传送一次数据,那么数量庞大又密集的这些数据,要如何处理和处存呢?...不同于竞争式的挖矿,另一种区块链产生的方式是用“分配”的。...POS是根据你持有的货币数量和时间来进行分配,像是发股息一样,因为你持有愈久愈多,愈容易分配到货币,而和计算机性能没有关系。...因此目前新的区块链都在解决“如何达到近乎实时”的交易的能力。...Jollen说:“新的区块链都在解决,『如何达到近乎实时』的交易能力。” 区块链 3.0 区块链1.0通常指的就是像比特币这样的加密货币,区块链2.0则是各种金融科技(FinTech)的应用。
另外,每次 Sprint 都会有不同的改进和修复需求,而且工作很少能够在代码库中平均分配。一次 Sprint 可能要求对移动应用程序进行大量的改动,而接下来的 Sprint 可能要求主要在后端工作。...换言之,我们怎样才能更好进行职责分配? 比如说,我们鼓励专业化吗?像指派 Emily 处理所有的移动开发工作,让 Joe 负责网络组件这样的。...本文将在此探讨“如何”做,并假定组织已经了解自己将进行优化的内容,并为团队建立职责而选择一些模式。但是有哪些模式可选呢?下面是我遇到过的一些常见模式。...尽管这样的策略的确可以保证总体分配均衡(即 Emily 在没有移动工作的时候也不会无所事事,因为她被拉去处理 Python 服务),但这种模式可能既累人,又充满质量问题。
component和task是1 -> N 的关系. supervisor会定时从zookeeper获取topologies、已分配的任务分配信息assignments及各类心跳信息,以此为依据进行任务分配...在supervisor周期性地进行同步时,会根据新的任务分配来启动新的worker或者关闭旧的worker,以响应任务分配和负载均衡。...,结合已分配的任务信息assignments、集群现有的topologies(已运行+未运行)等等信息,来进行任务分配,如下图所示: 任务分配的时机 1、通过rebalance和do-reblalance...负载均衡 负载均衡和任务分配是连在一起的,或者说任务分配中所用到的关键信息是由负载均衡来主导计算的,上文已经分析了任务分配的主要角色和流程,那么负载均衡理解起来就很容易了,流程和框架如下图所示: 其中...也完整地回答了这个问题: 在Topology中我们可以指定spout、bolt的并行度,在提交Topology时Storm如何将spout、bolt自动发布到每个服务器并且控制服务的CPU、磁盘等资源的
其实资源是有限的,如何做好资源分配显得十分重要,对系统性能的提升有极大的帮助,有几种办法可以了解一下: 剥离计算资源 使用者在使用我们提供的接口获取数据,会进行很多的数据聚合工作,比如统计过去1年的销量...查询资源分配 查询接口分为两种:Get接口和List接口。 前者的查询速度较快,后者较慢,所以一般情况下我们都不会把这两种查询放在同一个线程下,这样子QPS会很不理想。
大学本科环节的学习培训最好能以兴趣爱好为导向性,如果你并不是反感电子计算机,这好多个方向应当多多少少都能激起你的兴趣爱好,技术实质是互通的。可是,依据我的工作经...
因此,赢得这场战斗的概率是被杀死的军队被移除后获胜概率的总和乘以该结果的概率。 我们还必须涵盖这样一种情况,即任何一方的军队都已不足,而且只有一个游戏棋子处于危险之中。...这建立了一个递归定义,根据战斗后续阶段的概率来定义我们所有的战斗概率。一旦阻止我们重复计算这些值。我们只需要用战斗结束规则来终止这个递归。...所以现在两次获胜的概率是攻击者的骰子都大于防御者的骰子。防御者必须使用两个骰子,而攻击者可以使用两个或三个。 两次失败的概率也有类似的定义。 剩下的就是平局概率。...获胜的概率。 我们可以将其近似为 100 位小数。 我们可以快速枚举许多不同起始位置的概率。 以下是仅保留 20 位小数的相应数值。...如果看23对1的战斗,失败的概率大约是您在第一次掷骰子时死亡的概率的一半,当然比您的对手把棋盘扔到空中并拒绝再玩一次的概率要小得多。 附录:生成截过图的代码
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