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Ne changez pas la signification du contenu original, affinez le contenu, réécrivez le contenu et ne continuez pas. "La régression quantile répond à ce besoin, en fournissant des intervalles de prédiction avec des chances quantifiées. Il s'agit d'une technique statistique utilisée pour modéliser la relation entre une variable prédictive et une variable de réponse, en particulier lorsque la distribution conditionnelle de la variable de réponse présente un intérêt quand. Contrairement à la régression traditionnelle " Figure (A) : Régression quantile La régression quantile est une estimation. Une méthode de modélisation de la relation linéaire entre un ensemble de régresseurs X et les quantiles. des variables expliquées Y. Le modèle de régression existant est en fait une méthode pour étudier la relation entre la variable expliquée et la variable explicative. Ils se concentrent sur la relation entre variables explicatives et variables expliquées.

La possibilité de générer des nombres aléatoires ou des chaînes alphanumériques s'avère utile dans de nombreuses situations. Vous pouvez l'utiliser pour faire apparaître des ennemis ou de la nourriture à différents endroits du jeu. Vous pouvez également l'utiliser pour suggérer des mots de passe aléatoires aux utilisateurs ou créer des noms de fichiers pour enregistrer des fichiers. J'ai écrit un tutoriel sur la façon de générer des chaînes alphanumériques aléatoires en PHP. J'ai dit au début de cet article que peu d'événements sont véritablement aléatoires, et il en va de même pour la génération de nombres aléatoires ou de chaînes. Dans ce tutoriel, je vais vous montrer comment générer une chaîne alphanumérique pseudo-aléatoire en JavaScript. Générer des nombres aléatoires en JavaScript Commençons par générer des nombres aléatoires. La première méthode qui me vient à l’esprit est Math.random(), qui renvoie un float

La différence entre aléatoire et pseudo-aléatoire réside dans la prévisibilité, la reproductibilité, l’uniformité et la sécurité. Introduction détaillée : 1. Prévisibilité. Les nombres aléatoires ne peuvent pas être prédits même si les résultats passés sont connus, les résultats futurs ne peuvent pas être prédits avec précision car ils sont générés par des algorithmes. seed, vous pouvez régénérer la même séquence ou séquence ; 2. Reproductibilité, les nombres aléatoires ne sont pas reproductibles et les résultats générés à chaque fois sont indépendants, tandis que les nombres pseudo-aléatoires sont reproductibles Oui, utilisez simplement le même algorithme et les mêmes graines, etc.

Python est un langage de programmation populaire largement utilisé dans l'analyse de données, l'apprentissage automatique, le développement Web et d'autres domaines. En Python, le module random fournit une fonction random.randint() pour générer des entiers aléatoires. Cet article explique comment utiliser la fonction random.randint() pour générer des entiers aléatoires et fournit quelques exemples de code. Tout d’abord, nous devons importer le module random : importrandom Ensuite, nous pouvons appeler rando

Dans cet article, nous apprendrons ce qu'est un nombre fluctuant et présenterons notre méthode pour vérifier si un nombre donné est un nombre fluctuant, en utilisant une fonction booléenne pour vérifier les nombres fluctuants. Énoncé du problème Nous recevrons un numéro et notre tâche est de vérifier si le nombre donné fluctue. Comprenons d'abord un nombre fluctuant ; un nombre fluctuant est un nombre composé de seulement deux types de nombres, tous les autres nombres étant identiques. On peut dire qu'un nombre fluctuant est de la forme "PQPQPQ" où P et Q sont deux nombres différents dans le système numérique. Les premier et deuxième chiffres d’un nombre fluctuant ne peuvent jamais être identiques, c’est-à-dire que 11111 n’est pas un nombre fluctuant. Nous considérons généralement les nombres fluctuants non triviaux comme de simples nombres fluctuants, ce qui signifie que les nombres fluctuants doivent être composés d'au moins 3 chiffres.

Ici, nous verrons un problème de probabilité matricielle. Nous avons une matrice rectangulaire. Nous pouvons nous déplacer dans quatre directions à partir de la cellule actuelle avec une probabilité égale. Les quatre directions sont gauche, droite, haut et bas. Nous voulons calculer la probabilité après N mouvements à partir de la position M[i,j]. Ici, nous allons faire quelques choses liées au DFS. Nous allons parcourir récursivement les quatre salles possibles en partant de la salle actuelle. Ensuite, nous calculons la probabilité de faire un pas de moins. Puisque les quatre directions ont la même probabilité, chaque direction contribuera à hauteur de 0,25 à la probabilité totale. Nous renverrons 0 si une frontière matricielle est franchie et 1 lorsque N mouvements sont effectués. Regardons l'algorithme pour avoir cette idée. Algorithme matProb(m,n,x,y,N)Begin&nb

Python est un langage de programmation flexible et efficace qui fournit un large éventail de fonctions et de bibliothèques de bas niveau pour améliorer les tâches de codage complexes. L'une des tâches consiste à effectuer une prise de décision irrégulière et pondérée, une stratégie mesurable dans laquelle tout a une probabilité prédéfinie d'être choisi. Contrairement à la sélection aléatoire simple, où chaque élément a une chance égale d'être sélectionné, la sélection aléatoire pondérée nous permet de spécifier une probabilité que chaque élément soit sélectionné, qui peut varier. Cet article vise à fournir une compréhension complète de la façon d'obtenir une sélection aléatoire pondérée en Python. Syntaxe La principale méthode en Python qui facilite les choix aléatoires pondérés est random.choices(). Voici sa syntaxe de base : random.choices(popula

Dans le monde de la programmation, la capacité à générer des valeurs aléatoires est souvent cruciale. Que vous développiez un jeu, une simulation, un modèle statistique ou que vous ayez simplement besoin d'introduire de la variabilité dans votre programme, il est crucial de disposer d'un moyen fiable et efficace pour générer des nombres aléatoires. C'est là qu'intervient le module PythonRandom. Le module PythonRandom fournit un ensemble de fonctions permettant de générer des valeurs aléatoires, facilitant ainsi l'introduction du caractère aléatoire dans les programmes Python. De la génération de nombres aléatoires dans une plage spécifique au mélange de listes, en passant par la simulation d'événements aléatoires et même la génération de mots de passe aléatoires, le module Random offre un large éventail de fonctionnalités. Dans cet article de blog, nous explorerons le module PythonRandom en détail. Nous apprendrons comment générer des nombres aléatoires, effectuer
