不等確率の乱数を生成するためのアイデア
タイトル: 0 から 9 までの発生確率が順番に減少するように、0 から 9 までの乱数を生成します。
一般的なアイデアは、0 を 10 個、1 を 9 個、2 を 8 個...8 を 2 個、1 個に 9 を入れます。配列を作成し、配列の添字をランダムに生成し、その添字に従って数値を抽出します。
2 番目のアイデア: 0 から 9 までの 2 つの乱数を生成し、小さい方を取得するこのアイデア (ブレスレット チャームによって提案された) は実際には私です。原理は不明ですが、実際に効果が得られることが実験で証明されました
検証方法:
プログラムコード
function fun(){
$num = rand( 0,9); //10 以内の数値は均等に分布します
$num2 = rand(0,9);
($num2<=$num) ? $return.=$num;
return $return ;
}
function totalStr($haystack, $needle,$i = 0){//文字列内に特定の文字が出現する回数を確認します
while(strpos($haystack,$針) !== false) {
$haystack = substr($haystack, (strpos($haystack,$needle) + 1)); $i<=1000;$i++){
$str .= fun();
}
for ($i=0;$i<=9;$i++){
echo totalStr($str ,"$i")."n"; 0-9 の出現回数
}
?>
この記事を書いた直後に、ブレスレット マジック アルゴリズムが最適化されました詳細については、以下を参照してください: プログラム コードfunction getRand($ min、$ max){使用の使用もあります。 =2){
$c = rand(0, pow($max,$factor));
return $max - ceil(pow($c,1/$factor));
}

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上記および筆者の個人的な理解: 現在、自動運転システム全体において、認識モジュールが重要な役割を果たしている。道路を走行する自動運転車は、認識モジュールを通じてのみ正確な認識結果を得ることができる。下流の規制および制御モジュール自動運転システムでは、タイムリーかつ正確な判断と行動決定が行われます。現在、自動運転機能を備えた自動車には通常、サラウンドビューカメラセンサー、ライダーセンサー、ミリ波レーダーセンサーなどのさまざまなデータ情報センサーが搭載されており、さまざまなモダリティで情報を収集して正確な認識タスクを実現しています。純粋な視覚に基づく BEV 認識アルゴリズムは、ハードウェア コストが低く導入が容易であるため、業界で好まれており、その出力結果はさまざまな下流タスクに簡単に適用できます。

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C++sort 関数の最下層はマージ ソートを使用し、その複雑さは O(nlogn) で、クイック ソート、ヒープ ソート、安定したソートなど、さまざまなソート アルゴリズムの選択肢を提供します。

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上記と著者の個人的な理解は、自動運転システムにおいて、認識タスクは自動運転システム全体の重要な要素であるということです。認識タスクの主な目的は、自動運転車が道路を走行する車両、路側の歩行者、運転中に遭遇する障害物、道路上の交通標識などの周囲の環境要素を理解して認識できるようにすることで、それによって下流のシステムを支援できるようにすることです。モジュール 正しく合理的な決定と行動を行います。自動運転機能を備えた車両には、通常、サラウンドビューカメラセンサー、ライダーセンサー、ミリ波レーダーセンサーなど、さまざまな種類の情報収集センサーが装備されており、自動運転車が正確に認識し、認識できるようにします。周囲の環境要素を理解することで、自動運転車が自動運転中に正しい判断を下せるようになります。頭
