在游戏开发、抽奖活动、营销策略等多种场景中,根据预设的概率计算中奖结果是一项常见的需求。本篇博客将深入浅出地探讨如何使用Java来实现基于概率的中奖率计算,并揭示其中的关键算法、常见问题、易错点,以及如何有效避免这些问题。我们将通过实例代码,帮助读者理解并掌握这一实用技能。
在上一文中我对 Lua 语言的一些简单的语法及其在 Redis 中的操作进行了介绍,但是在 Java 开发中我们还需要进一步的学习才能使这种技术落地。今天就结合Spring Data Redis这个我们经常使用的 Redis 开发组件来实际尝试一下 Lua 脚本。
参考文章 https://blog.csdn.net/zzq1992126/article/details/44118429 参考书籍《java核心技术·卷一:基础知识》 代码
1. 前言 在上一文中我对 Lua 语言的一些简单的语法及其在 Redis 中的操作进行了介绍,但是在 Java 开发中我们还需要进一步的学习才能使这种技术落地。今天就结合Spring Data Redis这个我们经常使用的 Redis 开发组件来实际尝试一下 Lua 脚本。 2. Lua 实现抽奖 模拟一个抽奖场景,从奖池中进行随机抽奖。规则如下: 中奖的人只能从奖池中抽取。 每个人只能中奖一次。 中奖总人数不能超过奖项的设置数。 生成中奖名单。 规则有了,我们先来分析如何使用 Redis 实现。Redi
在年会或其他活动中,抽奖环节是增加参与度和乐趣的重要环节。本文将向你展示如何使用Python编写一个简易的年会抽奖系统。
随机法,每次抢红包时计算出本次能够获得的最小金额和最大金额,然后在这个区域间中取一个随机值并计算得出这次抢到的红包金额,这种方法,优点是实现简单,但是,先抢的人会很赚,抢到大红包的概率很高,越到后面的人越吃亏。
那么,除了那句冷冰冰的“该活动最终解释权归 xxx 公司所有”之外,我们还能否了解更多关于抽奖逻辑的信息呢?答案是肯定的。本文中姬小光将向大家展示,一些基本的概率设置以及可能出现的”潜规则“,就算找客服也可以聊得明明白白。
注意:中奖结果支持删除操作,例如中奖人提前离场,双击想取消的中奖人,即可取消该中奖人的中奖资格,同时中将名额会被释放,点击“开始”可以继续抽奖。
设计一个兑奖程序通常需要考虑很多方面,包括奖品种类、兑奖规则、输入输出等方面。Python 是一种广泛使用的编程语言,具有易学易用、功能强大、开源免费等优点,适合用于开发各种类型的应用程序。在本篇文章中,我们将介绍如何用 Python 设计一个兑奖程序。
RandomPicker?? 最初的灵感来来自音乐随机播放: 权重++ 切歌模式 最近在研究游戏机制,发现随机在游戏领域有着广阔的空间。随机和博弈往往联系在一起,而博弈的英文即‘game’,非常有
设计代码架构时,高层模块不应该依赖于底层模块,二者都应该依赖于抽象。 抽象不应该依赖于细节,细节应该依赖于抽象。
https://link.springer.com/article/10.1186/s40168-018-0571-8#Sec2
这篇获奖论文名为The Lottery Ticket Hypothesis: Finding Sparse, Trainable Neural Networks,提出了一种叫作“彩票假设”(lottery ticket hypothesis)的缩小方法。
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iOS抽奖转盘:概率抽奖算法 & 转盘算法 & 转盘主视图的实现思路 (从CSDN下载完整Demo)https://download.csdn.net/download/u011018979/16651799
如今,深度学习在机器学习中占有非常重要的地位。但随着对深度学习的要求越来越多,需要的网络层数越来越深,参数越来越多,消耗的计算资源也随之扩张,而这很大程度上阻碍了其产业化应用和推广。
---- 新智元报道 作者:刘宁 编辑:好困 【新智元导读】「彩票假说」指出神经网络可能存在准确率和原始网络相近的子网络。然而,这种中奖特性在许多情况中很难被观测到。最近,王言治教团队发现并揭示了中奖特性的潜在条件和基本原理。 在深度模型压缩领域中,「彩票假说」(Lottery Tickets Hypothesis)指出一个原始神经网络可能存在中奖彩票的子网络(Winning ticket),该子网络可以达到和原始网络相近的准确率。 然而,这种中奖特性(Winning property)在许多情况
由于项目发起了一个抽奖活动,发起活动之前给所有用户发短信提示他们购买了我们的产品有抽奖权益。然后用户上来进入抽奖页面点击爆增,过了一会儿页面就打不开了。后面查看了下各种日志,发现了瓶颈在数据库,由于读写冲突严重,导致响应变慢,有不少连接都超时了。后面看到监控和日志留下的数据,发现负责抽奖的微服务集群qps暴涨12倍,db的qps也涨了10倍。这很明显是一个高并发下如何摆脱数据库读写,I/O瓶颈的问题。
在人们互相交流和信息传递的过程中,「隐喻」的作用极其重要。在1970年之前,当人们提起「桌面」这个单词,联想到的还都是放满了锅碗瓢勺的桌子。但是当天才计算机大师Alan Kay在 Xerox PARC 实验室设计了现代的 GUI 交互界面之后,桌面这个词可能更多的指代的就是配备各种图形化操作系统的电脑桌面了。
在我们的日常生活中会遇到很多随机性的事情,比如:摇奖,彩票,掷色子,这些都可以通过程序计算其中奖的概率。在JAVA的类库中,有一个专门操作这种随机性数据的类—-Random类。
如果不做数据统计对照(个人经验不可靠),不做双盲(群体经验不可靠),不做随机(幸存者偏差排除出去),可能得到的因果关系是错误的。
https://blog.csdn.net/z929118967/article/details/106238484原理:用NSTimer无限替换UIImageView的Image为互为错位的bg_horse_race_lamp_1或者bg_horse_race_lamp_2,达到跑马灯的效果
如上图所示(图来自于极客时间算法训练营超哥的资料),我之前写的七大排序算法,都是比较类排序,最后三种是时间复杂度是O(n)的非比较类排序算法:桶排序、计数排序、基数排序。因为这些排序算法的时间复杂度是线性的,所以我们把这类排序算法叫作线性排序(Linear sort)。之所以能做到线性的时间复杂度,主要原因是,这三个算法是非基于比较的排序算法,都不涉及元素之间的比较操作。
爱因斯坦曾说:上帝不玩掷骰子。但是物理界薛定谔的猫和生物界女朋友的脾气就是不可测量,不可揣摩的两大难题。经常听各种段子,女朋友莫名的又生气了。我们试着从概率上解释下,女朋友生气是不是随机的(滑稽脸.jpg)。
生活中的判断几乎是无所不在的,我们每天都在做各种各样的选择,如果这样?如果那样?……
这是一个非常经典的算法问题,对应的解法称作蓄水池算法。别看它有一个专门的算法名称,但是它的思维非常简单。
1-10 平均 100 / 10 = 10%/个数 的概率 总共有 10 项结果 每项都有 10% 的中奖概率 最低就是 10% / 项 的中奖概率
如果说,以比特币为代表的加密货币让区块链迎来第一波热潮,那么,2016 年前后,以分布式账本技术为基础的区块链进入第二次发展高峰。 从 2017 年至今,区块链的落地和应用备受关注。从数字货币、数字资产、电子合同、食品药品安全到跨境物流等场景,都不乏区块链身影。此外,区块链不仅被列入国家”十四五”规划纲要,而且被视为一个重要的数字经济产业。 区块链需要什么人才 这样一个有“前途”的领域,它目前需要什么样的人才? 某区块链公司的 CTO 总结道,有三类区块链人才比较稀缺: 理解传统金融交易,同时又了解
喜欢玩彩票的朋友们应该很多人都了解过双色球,也都希望通过500万的大奖改变自己的人生,今天我们就来利用java中的数组实现一个双色球的案例。
众所周知,目前的人工智能已经逐渐被广泛应用,它能做人做不了的事情,大量的岗位也会随着人工智能的发展被替代,那么人工智能那么厉害,能算出下一期的彩票中奖数字吗?这个问题还是比较有意思的。 那么解答这个问题之前,大家要先了解一下彩票,彩票是偶然性的,我们都说是随机的,而也没有任何的规律可寻,也就是大家所说的概率学。什么是概率学呢?概率学就是数学的一个分支,目的是研究随机现象数量规律,在一定条件下必然发生的某一结果的现象称为决定性现象,而随机现象是指,在基本条件不变的情况下,每一次试验之前我们都不能肯定出现那
---- JS luckDrawStart 方法中可更改抽奖几率从服务端获取 // 上下文对象 var that; Page({ /** * 页面的初始数据 */ data: { is_play: false,// 是否在运动中,避免重复启动bug available_num: 0,// 可用抽奖的次数,可自定义设置或者接口返回 start_angle: 0,// 转动开始时初始角度=0位置指向正上方,按顺时针设置,可自定义设置 base_circ
区块链在思想上并不是创新,只是回归了我们人类交往合作本来应有的样子,就是建立信任,只是手段更先进,范围更大,效率更高,成本更低。
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深度神经网络已经在计算机视觉领域取得了巨大的成功,如 AlexNet、VGG 等。这些模型动辄就有上亿的参数,传统的 CPU 对如此庞大的网络一筹莫展,只有具有高计算能力的 GPU 才能相对快速的训练神经网络。如 2012 年 ImageNet 比赛中夺冠的 AlexNet 模型使用了 5 个卷积层和 3 个全连接层的 6000 万参数的网络,即使使用当时顶级的 K40 来训练整个模型,仍需要花费两到三天时间。卷积层的出现解决了全连接层的参数规模问题,但叠加若干个卷积层后,模型的训练开销仍然很大。
刷微博的时候看到一家互联网公司组织年会,在抽奖的环节中,一群程序员觉得这个抽奖程序有猫腻,纷纷提出质疑,于是 CTO 就带头把程序代码显示出来,一个年会变成了一场代码 Review 会 。。 每个公司的年会应该都会有抽奖环节吧,如果说图省事儿直接让公司员工写一个抽奖程序,也是可以的。如果过的再精致点儿,可能会选用更有权威的第三方抽奖程序。我就为公司写过三次抽奖程序,随着公司的发展,每年的要求都不一样,(虽然现在已经改为互动性更强的微信抽奖啦).所以我的代码逻辑一直在做变更。最新一版的源码我已经开放在了
最近看到不少号主都发了年终总结了,这不,我元旦期间就加班加点来一篇。哈哈哈,不过我可不是跟风,因为我其实早在 2011 年开始就有在 blog 上写总结的习惯了。
很多年前就给前公司的年会做过年会抽奖,基本要求就是年会入场时签到,签到的员工都参与抽奖(也可以设置公司高管过滤,不参与抽奖),奖品是预设好的,到时候就是给所有签到员工编号,然后抽奖过程中不断生成一组随机数,这些随机数对应的编号的员工姓名和照片就显示出来,这是很容易想到的算法。
导读:携程作为全球领先的 OTA 服务平台,为用户提供诸多推荐服务。下面我们介绍几个在实际推荐场景中面临的问题:
Java基础-day07-代码题-自定义数据类型&ArrayList集合 1.饭店结账程序. 定义菜品类,属性为名称,价格,数量. 集合中添加若干菜品对象. 遍历集合,打印出集合中所有菜品名称和消费总
来了?鹅厂小编们等你很久了!咱们闲话少叙,今天,10位小编携手为你奉上10份超级大礼: 书籍、技术教程、鹅厂公仔、腾讯云代金券……每位朋友都可以免!费!参与抽奖! 01 技术书籍 本次奖池书单涵盖小程序开发、数据分析、人工智能、编程等多个领域。一份技术人获益的典藏书单,强烈推荐,借助书籍希望大家能够由浅入深、循序渐进的学习新知,事半功倍,少走弯路。赠送书单明细请翻至文末查看哦~ 02 实战教程 鹅厂资深数据库专家录制的数据库实战视频课程,教你从青铜到王者学习数据库;小程序云开发教程,含源码,教你7天打造流
导入了必要的模块:random用于生成随机数,permutations用于计算排列情况,sys用于程序终止。
大促节零点时,从关注的用户中抽出N个人进行礼品发放,预计全网超过千万用户参加关注抽奖活动,要求:
两篇最佳论文分别来自Mila/加拿大蒙特利尔大学、微软蒙特利尔研究院和MIT CSAIL,主题分别集中在NLP深度学习模型和神经网络压缩。
最近在工作中面向社群玩家组织了一场活动,需要进行随机抽奖,参考之前小明大佬的案例,再结合自己的需求,做了一个简单的随机抽奖小工具。
我现在送礼了,我可以直接调用送礼接口,(判定礼物数量够不够),扣除礼物,调用好友关系服务,调用中奖翻倍服务,在依次调用XXX服务。子服务之间也可以相互调用:中奖了需要发送全国消息服务,那就是中奖翻倍服务调用全国消息服务。
除了上一篇文章提到的MLFQ外,另一种调度名为proportional-share/fair-share,这种调度policy的目标是控制每个进程占用CPU时间的比例。这种policy的一种早期实现名为lottery scheduling,意思是应该运行更久的进程会更有机会获得lottery(彩票中奖,喻CPU使用)。linux内部则使用CFS作为另一种实现。
我,莫名其妙的出现在舞台中央,所有聚光灯齐齐射来,突如其来的强光刺的我睁不开眼,只听见场下震耳欲聋的呐喊“坚持你的选择!坚持你的选择!”
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自美国东北大学、圣克拉拉大学和 Meta 的研究者提出对偶彩票假说(Dual Lottery Ticket Hypothesis,DLTH),随机的子网络都可以被转换成中奖彩票。 稀疏网络训练一直是深度学习中训练神经网络的难点。随着网络规模和数据量的不断增加,训练成本也不断提升。如何有效的训练稀疏网络来维持合理的训练开销变得十分重要。另一方面,找到有效的稀疏网络训练方法对理解神经网络的工作原理同样很有帮助。 近日,来自美国东北大学,圣克拉拉大学和 Meta 的研究者提出对偶
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