按照我们正常的抽奖的最简单做法，一般是把工号写到一个球上面，摇 n 次，然后每次摇出1个号，该号码即为中奖号码，同时将该球拿出去，重复 n 次。
有时候我们低头，是为了看准自己走的路，很多人认为，自己已经过得还可以，不愿意去尝试新鲜的事物，很多东西都放不下，拉不下这个脸，最终死在面子上。
今天我们为大家介绍一个简单的词云图绘制的R包wordcloud2，这个包借助shiny框架实现了图像的可交互。废话不多说，接下来我们看下它的使用。
有几张牌张牌，用js来进行乱序排列，要保持公平性（也就是真的是乱序排列，真的乱！）。
各位同学们大家好，又到周日了。因为1月1号是新年放假，所以今天也可以算是2017年的第一个周日，不知各位都对2017年有什么安排，而2016年又有哪些收获。我只希望大家要把今年的计划要做的长一些。 长话短说哈，今天我们要学习的前端组件是，标签云。这个东西网上到处都是，相信大家都不止一次的看到过。就是一堆关键字，在一个固定大小的区域内，呈圆形分布，一般可以点击，有些还可以用鼠标拖动，拖动的时候圆形的标签云会有一个向着鼠标方向的缓动式的滚动。 首先说一下思路的问题，这个开发思路，就是从我一直在强调的“业务”来的
阿里的面试的时候做的一道笔试题:题目：写一个方法,入参为自然数n (n > 0)，返回一个自然数数组，数组长度为n，元素为[1,n]之间，且每个元素不重复，数组中各元素顺序要求随机；
公司老板做了一笔大生意，想要给每位员工分配一些奖金，想通过游戏的方式来决定每个人分多少钱。 按照员工的工号顺序，每个人随机抽取一个数字。按照工号的顺序往后排列，遇到第一个数字比自己数字大的，那么，前面的员工就可以获得 距离 * 数字差值 的奖金。 如果遇不到比自己数字大的，就给自己分配随机数数量的奖金。 例如: 按照工号顺序的随机数字是：2,10,3。那么第 2 个员工的数字 10 比第 1 个员工的数字 2 大， 所以，第 1 个员工可以获得 1 * (10 - 2) = 8。 第 2 个员工后面没有比他数字更大的员工，所以，他获得他分配的随机数数量的奖金，就是 10。 第 3 个员工是最后一个员工，后面也没有比他更大数字的员工，所以他得到的奖金是 3。 请帮老板计算一下每位员工最终分到的奖金都是多少钱。
JavaScript location.reload() 方法 Location 对象的 reload() 方法用于重新加载当前文档(页面)，语法如下： location.reload( false|true ) 说明(实战帮有javascript课程与实训项目哦，可以一试) 如果该方法参数为 false 或者省略参数。
一道工序一旦开始加工，就不能中断。每台机器一次只能加工一道工序。在初始加工时刻，所有工件和机器都是可用的。
最近有一部很火的青春励志言情剧《亲爱的，热爱的》，其主人公之一佟年是一个网络歌手，其粉丝足有百万。好奇的我一搜，网易云音乐真有这么一号人物，真是现实和电视剧傻傻分不清楚。于是我就想着爬一下网易云音乐，分析一波这真假粉丝，（因为我觉得这个粉丝数目肯定存在刷粉丝的嫌疑~）。
小菜：老鸟，我在 openprocessing 网站上看到了一个作品，点赞数蛮多的，作品也挺有意思。
在前端开发中，数组是经常会被用到的数组结构，今天，介绍 5 个处理数组技巧，希望能带给你们一些 启发和帮助。废话不多说，让我们开始吧。
想必写过 CSS 的同学都用过 box-shadow，它可以给元素设置阴影，增加立体效果。
Here is a list of components that are needed for the successful machine learning research and development, and examples of popular libraries and tools of the type:
GitHub: https://github.com/nzbin/CardShow/ Demo: https://nzbin.github.io/CardShow/ 前言 这个小项目（卡片秀）是一个卡片抽奖特效插件，用开源项目这样的词语让我多少有些羞愧，毕竟作为一个涉世未深的小伙子，用项目的标准衡量还有很大差距。不过该案例采用 jQuery 插件方式编写，提供配置参数并且做了浏览器兼容优化，整体而言作为一个小项目也不为过。目前正在持续更新。 当然，博主写这篇文章不是为了炫耀这个 Demo，而是交
在数学中，矩阵是以行和列排列的数字，符号或表达式的矩形阵列，任何矩阵都可以通过相关字段的标量乘以元素。矩阵的主要应用是表示线性变换，即f（x）= 4 x等线性函数的推广。例如，旋转的载体在三维空间是一
在数学中，矩阵是以行和列排列的数字，符号或表达式的矩形阵列，任何矩阵都可以通过相关字段的标量乘以元素。矩阵的主要应用是表示线性变换，即f（x）= 4 x等线性函数的推广。例如，旋转的载体在三维空间是一个线性变换，这可以通过一个表示旋转矩阵 [R ：如果v是一个列向量描述（只有一列的矩阵）的位置在空间中的点，该产品器Rv是列矢量描述旋转后该点的位置。两个变换矩阵的乘积是表示两个变换组成的矩阵。矩阵的另一个应用是线性方程组的解。如果矩阵是方形的，可以通过计算其行列式来推断它的一些性质。例如，当且仅当其行列式不为
最近看了一则寓言故事跟童鞋们分享一下，讲的是大山深处的神坑（为了激发大家的想象力，这里我就不画画了，请同学们自行脑补）。事情是这样子的，旁白站在上帝视角抛出一个上帝之问？为什么穷人努力工作还是越来越穷，生活不见起色，而富人却越来越富。一天，他们一同去爬山，这里我们先不考虑“推下去”这个梗，毕竟张东升他没去。当他们快到达山顶的时候，穷人看见前面的大坑，发现自己迈不过去，于是他找来了推车，一车子一车子地推石头子，打算把它填满，推的精疲力竭啊，一不小心脚绊倒了石头，连车带石头都掉进了神坑，这个时候他很苦恼，家里还有老还有小，我要努力我不能放弃啊，于是他又用双手搬石头一块一块地去填。此时，富人推着一个圆滚滚的巨石，将它推入坑中，因为直径比坑大，所有刚好卡在了上面，富人巧妙地通过了神坑。这个故事告诉我们，努力是没有错的，它也很重要，当你努力到一定程度就会由量变引起质变，但很多时候啊，选择大于努力。我们的一生会遇到很多的苦难和险阻，有坑在所难免，面对前方的未知，谁不怕呀！关键是我们要怎样去做好选择，走好每一步，这就引出了我们今天的话题“选择排序”。
前言 快速排序是一个使用较为广泛的排序算法，它的时间复杂度为O(nlogn)，网络上很多文章讲解的快速排序都不太符合规范，本文以图文的形式详细讲解快速排序，并用JavaScript将其实现，欢迎各位感
算法 PERMUTE-BY-SORTING 是一种基于排序的随机排列算法，它通过将输入数组中的元素按照优先级排序，然后根据优先级依次将元素插入到输出数组中，从而生成一个均匀随机排列。
大概 1 年多之前，一位老同学找到我，问能不能帮他做一个非常简单的猜数字游戏，需求是这样的：
以前使用 JQuery 开发前端页面的时候，页面中引用的资源文件如js、css等，一般尾部加一个 t=[时间戳] 参数，用于防止修改不生效。现在工程化开发，使用 Webpack 编译，打包的资源文件路径里自动带有一串随机字符串，称为 hash：
假如现在有n个求婚者，被分别标记为1，2，3…N，她们将按顺序被你面试，你每次都必须选择接受或不接受，一旦你接受了其中一个，那么就无法面试后面的人。因此你必须在无法面试后面的人的情况下选出当下最优者。
以下仅是我对于这个比赛的思考过程，可能是拿高分的技巧，但我并没有因此拿高分，本人算法水平有限大佬勿喷，对文章中的问题欢迎指出。
在现代数据科学和机器学习领域，随机性是解决许多问题的关键。而NumPy作为Python中一流的科学计算库，其强大的随机函数模块为我们提供了丰富的工具，用以模拟实验、生成数据或执行随机抽样。本文将深入探讨NumPy中常用的随机函数，为你揭示其背后的原理以及如何在数据科学项目中充分利用这些功能。无论你是新手还是经验丰富的开发者，本文都将帮助你更好地理解和应用NumPy的随机函数，为你的项目注入新的活力。
内置对象有很多，我们主要是记下这些内置对象的用法即可。但是同学们也不可能一下子记住这么多的方法，因此当同学们忘了某个方法该如何使用的时候，可以通过以下方式查看。
为了解决Marceau教授的质疑，我们需要重新设计过程RANDOMIZE-IN-PLACE，以确保在第一次选择之前循环不变式为真。为了达到这个目的，我们可以对过程进行以下修改：
字符串类型通过修剪utf8的Huffman树，让所有的叶子成为独立的编码对象，虽然牺牲了一定的时间，却让minUTF8成为信息论上最优的字符编码。接下来研究研究实数类型的压缩方案，没错，压缩数字！
很多人都玩过斗地主，也有很多人没玩过，或者像我一样是个菜B，不太懂怎么玩，好，没关系，这篇文章不是教你斗地主，是要根据斗地主这个游戏做些技术分享： 目的：随机发牌，发的牌按牌大小排序(花色与数字)
其实链表和数组各有千秋，都在不同的业务场景中发光发热，很多同学对链表可能是既熟悉又陌生。熟悉的是，我们在刷一些八股文的时候经常会看到“链表”这个字眼，陌生的是，我们在平时的开发中并不会太多的使用到链表。
随着Hadoop等处理大数据技术的出现和发展，机器学习也越来越走进人们的视线。其实早在Hadoop之前，机器学习和数据挖掘早已经作为单独的学科而存在，那为什么在hadoop出现之后，机器学习如此的引人注目呢？一个重要原因是hadoop的出现使很多人拥有了处理海量数据的技术支撑，进而发现数据的重要性，而要想从数据中发现有价值的信息，选择机器学习似乎是必然的趋势。当然也不排除舆论的因素，其实本人一直对很多人宣称掌握了机器学习持怀疑态度。而要想理解机器学习的精髓，数学知识是不可或缺的，比如线性代数，概率论和微积分
随着Hadoop等大数据的出现和技术的发展，机器学习越来越多地进入人们的视线。
我们在日常生活中，到处都有关于对称的美的痕迹，无论是宏伟到泰姬陵的建筑，还是家里铺设的大理石瓷砖，这种性质总能给我们带来美感的视觉享受。但是，对称的数学定义又和其直观感觉有一些区别：对称数学上的定义是在某变换下的不变性；在物理等数学模型上通常就描述为某种规律或定律；而直观感受上，就是一个图案有好几个类似的成分而已，他们通过翻折，旋转等关系可以重合在一起。而在应用对称原理解一些数学题时，依然无从下手，找到对称背后的抓手。
我参加的是腾讯内部赛道，最后得分 1395326，在内部赛道排名第一。将内网的解题报告搬运一份到云+社区：
对于p = randperm(n,k)， p包含k个唯一值。randperm执行 k-permutations(不替换抽样)。要允许输出中的重复值(替换采样)，请使用randi(n,1,k)
瀑布流，又称瀑布流式布局。是比较流行的一种网站页面布局，视觉表现为参差不齐的多栏布局，随着页面滚动条向下滚动，这种布局还会不断加载数据块并附加至当前尾部，瀑布流的主要特性便是错落有致，定宽而不定高的设计让页面区别于传统的矩阵式图片布局模式。
看问题，洗牌，显然是一个随机算法了。随机算法还不简单？随机呗。把所有牌放到一个数组中，每次取两张牌交换位置，随机 k 次即可。
用过网易云音乐听歌的朋友都知道，网易云音乐每首歌曲后面都有很多评论，热门歌曲的评论更是接近百万或者是超过百万条．现在我就来分享一下如何爬取网易云音乐歌曲的全部评论，由于网易云音乐的评论都做了混淆加密处理，因此我们需要深入了解它的加密过程之后才能爬取到网易云音乐歌曲的全部评论．
Flex是FlexibleBox的缩写，意为"弹性布局"，用来为盒状模型提供最大的灵活性。任何一个容器都可以指定为Flex布局。行内元素也可以使用Flex布局。注意，设为Flex布局以后，子元素的float、clear和vertical-align属性将失效。采用Flex布局的元素，称为Flex容器（flex container），简称"容器"。它的所有子元素自动成为容器成员，称为Flex项目（flex item），简称"项目"。容器默认存在两根轴：水平的主轴（main axis）和垂直的交叉轴（cross axis），项目默认沿水平主轴排列。
{1,2,3} 字典顺序全排列 {1,2,3} {1,3,2} {2,1,3} {2,3,1} {3,1,2} {3,2,1}
（1）将ul排列列表设置为3行5列，便于碎片小图片的排列；设置容器的宽度和高度，并且通过offsetWidth和offsetHeight来获取对象（自己）的宽和高，以便精确。
在本文中，你会对如何使用 JavaScript 实现机器学习这个话题有一些基本的了解。
英文：JeffHeaton 译文： 云+社区/白加黑大人 https://cloud.tencent.com/developer/article/1035890 基本介绍 在本文中，你会对如何使用JavaScript实现机器学习这个话题有一些基本的了解。我会使用Encon（一个先进的神经网络和机器学习框架）这个框架，并向你们展示如何用这个框架来实现光学字符辨识，模拟退火法，遗传算法和神经网络。Encog同时包括了几个GUI窗体小部件，这些小部件可以更方便地显示出一般机器学习任务的输出。 运行环境 E
数据分布是指数据集中所有可能值出现的频率，并用概率来表示。它描述了数据取值的可能性。
先来思考一个问题：有一个大小为 100 的数组，里面的元素是从 1 到 100 按顺序排列，怎样随机的从里面选择 1 个数？
简单来说 Fisher–Yates shuffle 算法是一个用来将一个有限集合生成一个随机排列的算法（数组随机排序）。这个算法生成的随机排列是等概率的。同时这个算法非常高效。
随着互联网的发展与短视频等流媒体展示分享方式的普及，如何同时进行多种多媒体文件资源的管理与分类逐渐成为困扰人们进行文件管理的主要问题。本项目为解决上述问题，设计了一款多媒体集成管理器，采用前后端分离的方式，使用 Electron 和 Vue.js 作为前端框架，Springboot 作为后端框架。项目主要模块分为电子书管理模块，图片管理模块以及影视资源管理模块。项目基本功能主要有：文件元数据编辑，文件标签操作，文件夹同步，高级文件搜索，本地文件操作，瀑布流展示，文件分享，应用内预览，页面自动截图，拟物播放器等。最后对系统进行了综合测试与结果分析，结果表明：项目交互性良好，兼容性高，实现了目标功能。具有实际应用意义。
在数据科学、机器学习和统计学等领域中，随机数生成是一个关键的操作。NumPy 提供了丰富的随机数生成功能，包括生成服从不同分布的随机数、设置随机种子等。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的随机数生成操作，并通过实例演示如何应用这些功能。
Pythonrandom的“shuffle方法随机化序列项”是我们在学习中会经常遇到的一个知识点，今天我们就来简单的学习一下吧！
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