我想写一个彩票抽奖程序,需要随机选择1-2000000范围内的20000个数字。守则如下:
Random r = New Random(seed); //seed is a 6 digits e.g 123456
int i=0;
while(true){
r.Next(2000000);
i++;
if(i>=20000)
break;
}
我的问题是:
它能确保所有数字从1到2000000的可能性相同吗?
上界2000000是否包含在r.Next()中?
有什么建议吗?
我有一张用户地图和他们为抽奖(或彩票或其他类似活动)购买的入场券数量。
用户到条目的地图位于结构中,如下所示:
// Map the person to the amount of entries they have purchased
$entries = [
'Adam' => 5,
'James' => 3,
'Oliver' => 4,
'Holly' => 8
];
我想选择一个随机的用户,但考虑到他们的机会,根据票计数。获胜的可能性必须是:
(用户票金额/票务总
这个程序几乎总是返回“这是一个平局(或平局)”。是我的问题,还是出了什么问题?这是一个石头布剪刀程序,做10轮,并在最后显示结果。
#!/usr/bin/python
# RockPaperScissors from Python
import random;
i = 1;
c = 0;
u = 0;
d = 0;
while i <= 10:
userAnswer = input("Do you choose rock, paper, or scissors?");
computerAnswer = random.randint(1, 3);
我正在创建一个由API驱动的抽奖应用程序。层次结构相当简单。
客户端
用户
抽签
提交
客户可以拥有本质上是任何抽奖的管理员的用户。客户也可以有多个抽奖。一次抽奖就可以有多份意见书。好吧,不复杂。
对于URL结构,我感到困惑的是正确的方法是什么。我已经在互联网上阅读过文档和最佳实践博客,但我仍然感到困惑。以下是我们目前的路线:
客户端
POST /clients
GET /clients
获取//:client_id
PUT /clients:client_id
用户
POST /users
GET /users
获取/user/:user_id
放置/user/:us
我对python相当陌生,我理解递归是一个需要掌握的重要概念。我一直在尝试各种脚本来运用我的知识,并想出了下面的脚本来模拟彩票抽奖,你只需从49个数字中抽取6个,然后将它们与另外6个数字进行比较,看看你是否中奖了。不过,我正在努力使用带有另一个函数的值的递归函数。
我相信这会是直截了当的,但我自己也无法理解。
到目前为止,这是我的代码:
from random import randint
def drawSix():
six = []
while len(six) < 6:
a = randint(1,49)
if a not i
我正在编写一个相对较小的单用户winforms彩票应用程序。大多数时候,它只是从and服务中获取数据(门票),然后,在周六,它将实现抽奖。当球被抽出时,将运行一个查询,以显示获胜的彩票数量。在抽出四个球后,应用程序将显示中奖彩票。
到抽奖时,数据库中将有一百万到八百万行(票证),因此我的问题是SQL CE 4.0是否能够处理此任务。
我想确认一下
a = [random.choices([0,1],weights=[0.2,0.8],k=1) for i in range(0,10)]
在概率上做的事情与
a = random.choices([0,1],weights=[0.2,0.8],k=10)
特别是,我希望两者都能从集合{0, 1 }中进行10次独立抽奖,概率分别为0和0.8,对吗?
谢谢!
有一些困难,决定哪一条路线是更RESTful。为了提供一个快速的概述,我正在为一个抽奖应用程序构建一个API。最高级别是客户,其次是抽奖,然后是提交。
我搞不懂哪条路是最好的创造一个新的抽签,并屈服。
选项1
POST /sweepstakes [passing along client_id as a parameter]
选项2
POST /clients/:client_id/sweepstakes [using client id in route to create]
这是我所有路线的GIST。希望有人能帮我。
我正在尝试在安卓应用程序中使用经过预先训练的TensorFlow Lite模型。
我从下载了TensorFlow Lite的图像分类示例应用程序
我在所有四个模型分类器文件中更改了下面的代码
protected String getModelPath() {
// you can download this file from
// see build.gradle for where to obtain this file. It should be auto
// downloaded into assets.
//return "mobilenet_v1_