大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 0-1等概率问题 问题描述 一个随机数产生器以概率P生成0，以概率(1-P)生成1，怎样生成等概率的0和1？...主要思路 如果用这个产生器产生两个位，出现00的概率为P^2，出现01的概率为P(1-P)，出现10的概率为P(1-P)，而出现11的概率为(1-P)^2。...问题描述 随机产生0~n-1中的k个不重复的随机数。...生成给定范围的随机数 问题描述 给定能随机生成整数1~5的函数，写出能随机生成整数1~7的函数 解决思路 产生K个数（k>1），假定产生的数分别为N1,N2,……Nk，则产生的数为:N1-1+(N2...然后把区间等分成k分，则产生的随机数位于（0~6），然后+1即可。如果位于K等分的余数范围，则重新执行上述过程。
题目 给定一个可能含有重复元素的整数数组，要求随机输出给定的数字的索引。 您可以假设给定的数字一定存在于数组中。 注意： 数组大小可能非常大。 使用太多额外空间的解决方案将不会通过测试。...每个索引的返回概率应该相等。 solution.pick(3); // pick(1) 应该返回 0。因为只有nums[0]等于1。...随机翻转矩阵（哈希） 遇到 target，计数+1，然后用 计数分之1的概率去替换之前找到的 target 的下标 class Solution { vector arr; int i,...} else { count++; if(rand()%count == 0)//有 1/count 的概率等于
在这题当中A事件发生，B一定发生，所以 ? 。 我们知道，两个孩子的性别是独立事件，其中有一个为女孩的概率等于1减去两个都是男孩的概率，两个都是男孩的概率等于 ? 所以至少有一个女孩的概率等于3/4。...不同的是，假设有一天我们在公园碰见了这一对夫妻。不过，与此同时，夫妻还带了一个孩子。这个孩子是一个女孩，那么，请问，另一个孩子也是女孩的概率是多大？ 答案是 1/3 呢还是 1/2 呢？...我们遇见一个女孩的条件下，两个都是女孩的概率是 ? 这里潜在的信息是，我们在公园遇见一个孩子，他是男是女的概率是不同的。我们遇见了女孩，会改变剩下一个孩子是女孩的概率。...这样理解都行得通，但还是没有解决我们之前的疑惑，为什么看起来完全一样的两件事，得到的结果不同呢？就因为我们看到了其中的一个孩子吗？可是我们看到孩子，与孩子的性别的概率应该无关才对。...我们看孩子之前，两个孩子是一体的，我们看了一眼之后，这两个孩子就区分开来了。我们看之前，这是两个孩子，看了之后，就成了我们看过的孩子和没看过的孩子。从物理学上来看，这两者的熵是不同的。
源自我手写跳表的时候，那随机数，其实真要拿我的代码去运行一下，就看出问题了，根本只有第一个数是随机的。 那时候有点忙，整个人情绪也不太好，就一直拖到现在了。 今天就来做个了断吧！
2017.3.31, 深圳, Ken Fang 我们是否有轻量级、可视化的工程实践、工具、架构模式, 可使产品发生运营事故的概率能大幅的降低？...答案是有的： @ 使代码是可测试性的：可由产品级敏捷的 Story 场景树, 所产出的 Story 简单设计而能达到。 @ 使代码是可维护性的：可由 SonarQube 而能达到的。...@ 真正了解产品架构能力的极限：经由产品级敏捷的 “运营环境板”, 设计出在运营环境下的 “产品集成测试用例”。而经由各种不同的产品集成测试用例的组合, 形成产品的 “探索性测试的测试场景”。...由执行产品探索性测试的各个的测试场景, 便可总结出产品的架构能力的极限。...@ 当然, 最最最重要的是：团队成员是否有 “产品质量” 的意识、素养与文化。 我们真的已经找到了工程实践、工具、架构模式, 而可大幅的降低产品发生运营事故的概率。 欢迎你来试试。 ? ?
The problem: 掷骰子游戏中6个点数出现的概率是相等的，抛开这个游戏，那么我们想在随机取1~6的整数时，某些整数被取得的概率变大； The solution: 思路：将一个整数区间[0,n)分为...6份，然后从这个区间随机取得某整数x,则x落到每份中的概率为：若每份等长则落到每份的概率都是相等的；若某份较长则x落到该份的概率较大；以下我取区间为[0,36)，当然也可取[0,18),[0,24)等等...] int MyRandom() { int [] QuJian = new int[6]; int number = 0; QuJian[0]=6;//每一个数组元素表示该份区间的整数个数...；若数组元素都相等表示每份中的整数个数相等，则x落到每份中得概率相等； QuJian[1]=9;//明显x落到QuJian[1]的概率大于落到QuJian[2]的概率，但全部的数组元素的和为36；
一、随机浮点数的生成 1，生成 [ 0, 1 ) 范围内的随机数（大于等于0，小于1） （1）使用 random() 方法可以返回一个介于 0 ~ 1 之间的伪随机数（包括 0，不包括 1）。...Math.random() （2）下面是一个测试样例 var random = Math.random(); console.log(random); 2，生成 [ n, m ) 范围内的随机数（大于等于...10)+10; console.log(random1); console.log(random2); console.log(random3); 3，生成 [n,m]、(n,m)、(n,m] 范围内的随机数...//取得[n,m]范围随机数 function fullClose(n,m) { var result = Math.random()*(m+1-n)+n; while(result>m)...{ result = Math.random()*(m+1-n)+n; } return result; } //取得(n,m)范围随机数 function fullOpen
java怎么产生不同的随机数 本教程操作环境：windows7系统、java10版，DELL G3电脑。...在Java1.7之前，最流行的随机数产生方法是nextInt。...当没有参数调用时，nextInt可以以相似的概率返回任何int值，因此可以获得负数： Random random = new Random(); int randomWithNextInt = random.nextInt...无参数的ints方将返回int流： IntStream unlimitedIntStream = random.ints(); 以上就是java产生不同随机数的方法，三种方法都能快速实现随机数字的生成，...大家学会后可以展开有关方法的练习。
目录 学习目标 介绍 寄存器 RNG_CR RNG_SR RNG_DR 配置 代码 总结 ---- 学习目标 本节我们来介绍一下有关硬件随机数发生器的知识，这一节可以说是我遇到32中最简单的一节内容了...介绍 STM32F4自带了硬件随机数发生器（RNG），RNG处理器是一个以连续模拟噪声为基础的随机数发生器，在主机读数时提供一个32位的随机数。...两个连续的随机数的间隔为40个PLL48CLK时钟信号周期。 通过监控RNG熵来标识异常行为。 可以禁止来降低功耗。 STM32F4的随机数发生器（RNG）采用模拟电路实现。...(RNG_GetFlagStatus(RNG_FLAG_DRDY)==RESET); //判断数据有效后，然后我们读取随机数发生器产生的随机数即可，调用函数为： uint32_t RNG_GetRandomNumber...//显示随机数 } delay_ms(10); t++; } } 总结 本节硬件随机数发生器的内容比较简单，我们就简单介绍一下，希望对大家有所帮助，谢谢大家了！
(0.975) #已知分布概率求x值 dnorm(0) #f(0)概率密度值 rnorm(111) #产生符合正态分布的...111个随机数 ##泊松分布 Possion(x,λ) dpois(2,0.9) #等同概率密度 dpois(2.1,0.9) #x一定需要整数 ppois(2.1,0.9)...#分布概率，取2.1的最小整数 其他一些分布函数： ?...一个利用概率分布解决问题的例子 1. 某人进行射击，每次击中目标的命中率为0.02，独立射击400次，求至少击中两次的概率。 解：400重伯努利试验，用二项分布求解。...) [1] -1.959964 > qnorm(0.975) [1] 1.959964 随机数中产生的问题 问：set.seed设置了种子，但是每次产生的随机数还是不同？
今天给大侠带来在基于FPGA的伪随机数发生器，话不多说，上货。 ?...今天是画师本人第一次和各位大侠见面，执笔绘画FPGA江湖，本人写了篇关于FPGA的伪随机数发生器学习笔记，这里分享给大家，仅供参考。...1 概念 随机数是专门的随机试验的结果，产生随机数有多种不同的方法。这些方法被称为随机数生成器。随机数最重要的特性是它在产生时后面的那个数与前面的那个数毫无关系。...随机数分为三类，分别是伪随机数、密码学安全的伪随机数以及真随机数。 本次设计为基于FPGA生成的伪随机数发生器，什么是伪随机数呢？...计算机或计算器产生的随机数有很长的周期性。它们不真正地随机，因为它们实际上是可以计算出来的，但是它们具有类似于随机数的统计特征。这样的发生器叫做伪随机数发生器。
#region 生成不同随机数的方法 /// /// 生成不同随机数的方法 /// /// 最小值 ///
FPGA项目开发：基于FPGA的伪随机数发生器（附代码） 今天是画师和各位大侠见面了，执笔绘画FPGA江湖，本人写了篇关于FPGA的伪随机数发生器学习笔记，这里分享给大家，仅供参考。...一、概念 随机数是专门的随机试验的结果，产生随机数有多种不同的方法。这些方法被称为随机数生成器。随机数最重要的特性是它在产生时后面的那个数与前面的那个数毫无关系。...随机数分为三类，分别是伪随机数、密码学安全的伪随机数以及真随机数。 本次设计为基于FPGA生成的伪随机数发生器，什么是伪随机数呢？...计算机或计算器产生的随机数有很长的周期性。它们不真正地随机，因为它们实际上是可以计算出来的，但是它们具有类似于随机数的统计特征。这样的发生器叫做伪随机数发生器。...六、总结 以上是经过学习，集合了各家所长得到的结果。由于想做一个32位的伪随机数发生器，在网上找了各种资料，并没有找到有规定的标准多项式，于是随意定了一个。
一时忘了联合概率、边际概率、条件概率是怎么回事，回头看看。...某离散分布： 联合概率、边际概率、条件概率的关系： 其中， Pr(X=x, Y=y)为“XY的联合概率”； Pr(X=x)为“X的边际概率”； Pr(X=x | Y=y)为“X基于...Y的条件概率”； Pr(Y=y)为“Y的边际概率”； 从上式子中可以看到： Pr(X=x, Y=y) = Pr(X=x | Y=y) * Pr(Y=y) 即：“XY的联合概率”=“X基于Y的条件概率...”乘以“Y的边际概率” 这个就是联合概率、边际概率、条件概率之间的转换计算公式。...前面表述的是离散分布，对于连续分布，也差不多。 只需要将“累加”换成“积分”。
巴格拉斯效果发生的概率 巴格拉斯效果是扑克牌魔术里里程碑式的效果，基本过程是观众随便说一张扑克牌的名字和一个1~54的数字，然后在不碰牌的情况下，数到那么多张后恰好就是那张牌。...今天不聊魔术，来聊聊这个看似不可能发生的事情，在什么都不做的情况下，到底有多大概率？...完全不经过数学推导的话，在大脑里可能会浮现两个发生概率只有1 / 50左右的事情，那也就是合在一起1 / 2500左右的事情。当然如果这么没有数学思维，估计也不会用概率乘法，直接以为是个奇迹了吧。...这就好比我在这里算巴格拉斯效果的概率，而隔壁老王是否出轨这件随机的事压根不需要引入到我的式子里来是一样的。这是很显然的不相关，但是这种看似机理上有关实则数学定义上严格无关的就只能靠严谨的论证了。...甚至这个朴素的认识可以直接从宏观的最大熵模型的角度来说，即在没有别的信息的情下，就应该是平均分布的；从对称的必要条件也可以用之前的思路不严谨地反证：如果有一张牌的概率比1 / 54大，你是怎么区分它的呢
Beta分布在统计学中是定义在[0,1]区间内的一种连续概率分布，有α和β两个参数。 其概率密度函数为： ? ? wiki_PDF 累计密度函数为： ? ?...//towardsdatascience.com/beta-distribution-intuition-examples-and-derivation-cf00f4db57af) 对于二项分布而言，概率是个确定的参数...，比如抛一枚质地均匀的硬币，成功概率是0.5；而对于Beta分布而言，概率是个变量。...如果我们每次都随机投一定数量的硬币，最后看这些概率的分布情况，判断这个硬币是否质地不均。不过Beta分布的主要用途在于，当我们有先验信息时，再考虑实际情况，可能会对之后成功概率的预测更加准确。...之后将会更详细的讲一下共轭先验和Beta分布的例子。
概率的定义 概率的统计学定义: 概率的公理化公式: 概率的性质 加法公式 推广 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
前言 在开始这篇文章之前想先说一句：如果一套系统暂时没问题，那只是因为它的并发量不够而已。 上周在查看系统日志时，发现了一条与众不同的日志。...多年的经验告诉我，这其中一定有什么不对的地方，加上好奇心的驱使，终于揭开了一个隐藏非常深的Bug。 有时候找到Bug，解决Bug很容易，难的是如何发现Bug，并推理出哪里出问题解决。...但实际上read方法的返回结果是：以整数形式返回实际读取的字节数，可能与off的位置值相同，但并不是off的位置。...情况二：假设bodyLen长度为10，read 2次读完（发生粘包拆包现象）。 第一次循环，read读取6个字节长度，返回值为6，recvLen赋值为6。...其次，Bug之所以发生除了使用者对API的返回值不了解，更重要的原因是对于read方法可能会将结果分多次返回（粘包拆包现象）不了解。 Bug改造 找到原因，改造起来就非常容易了。
Beta分布的数学期望和方差为： ? 2....在实验之前加入主观判断，可能会取得更好的结果。 后验分布 根据样本的先验分布，再加上实际数据的分布，利用条件概率公式等得到的结果。 似然函数 似然有的时候可能与概率差不多，但是两者的关注点不同。...比如我们投硬币，假设这个硬币是质地均匀的公平硬币，连续投两次，都出现正面的概率是0.25；而似然主要关注，都出现了正面的情况下，这枚硬币是否是个公平硬币。...棒球中的平均击球率是用一个运动员击中棒球的次数除以他总的击球数量，棒球运动员的击球概率一般在0.266左右。假设我们要预测一个运动员在某个赛季的击球率，我们可以计算他以往的击球数据计算平均击球率。...因此，假如我们知道在这个赛季，该运动员打了300次球，击中了100次，那么最终的后验概率为Beta(181, 419)。
Python产生随机数： 一.Python自带的random库 1.参生n–m范围内的一个随机数: random.randint(n,m) 2.产生0到1之间的浮点数: random.random...([1,3,5,6,7]) import random # 产生 1 到 10 的一个整数型随机数 print( random.randint(1,10) ) # 产生 0 到 1 之间的随机浮点数...]) print(a) 二.numpy库 1.产生N维的均匀分布的随机数: np.random.rand(d1,d2,d3,…,dn) 2.产生n维的正态分布的随机数: np.random.randn...([2,5,7,8,9,11,3]) 6.把序列中的数据打乱：np.random.shuffle(item) import numpy as np #产生n维的均匀分布的随机数 print(np.random.rand...(5,5,5)) #产生n维的正态分布的随机数 print(np.random.randn(5,5,5)) #产生n--m之间的k个整数 print(np.random.randint(1,50,5))
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