本文实例讲述了PHP实现的随机红包算法。 分享给大家供大家参考，具体如下： 一、整体设计 算法有很多种, 可以自行选择, 主要的"架构" 是这样的, 用redis decr()命令去限流, 用mysql去记录各种需要的数据 二、红包算法 简便起见 : (剩余金额/剩余红包数)*3; 但是要求每次最少发2个红包 第三种, 线段法, 随机生成几个数字, 将一个直线分成几段, 每段的长度(这个波动比较大, 不是很平均, 如果限制了每个红包的大小, 会比较麻烦 剩余人数*1个豆; 去掉这些必须剩余的豆数后, 以剩下的豆数的平均值为最大值进行随机生成本次豆数 PS：这里再为大家提供两款功能类似的在线工具供大家参考： 在线随机数字/字符串生成工具： 在线随机字符 /随机密码生成工具： 希望本文所述对大家PHP程序设计有所帮助。
2.参考微信群红包算法 本质上，这和微信群红包没什么区别，发出一个固定总金额的红包，指定红包数量，那么随机分配红包金额时需要满足哪些规则？ 微信群红包金额分配算法是这样的： 每次抢红包直接随机，随机的范围是[1, 剩余红包金额均值的两倍]，单位分 这个公式，保证了每次随机金额的平均值是相等的，不会因为抢红包的先后顺序而造成不公平。 红包金额随机分配算法不是一个标准算法，而是产品逻辑。 如果你是产品同学，你完全可以搞一个你想要的随机分配算法，比如随机范围严格在 [min, max] 之间，或者像微信群红包那样，每次抢红包时，max 是动态变化的。 3.一个可用的随机算法 此次年会产品同学开始跟我说需要像微信群红包那样的随机分配红包金额，但是仔细研究了微信群红包的算法，才发现产品同学想要的效果和微信群红包并不同，她想要的是红包金额严格随机范围在 [
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最近看了一篇文章，讲微信红包随机算法的。感觉很不错，所以自己实现了下，并进行了简单测试。 算法 算法很简单，不是提前算好，而是抢红包时计算： 红包里的金额怎么算？ 为什么出现各个红包金额相差很大？ 答：随机，额度在0.01和剩余平均值*2之间。 实现 实现上述算法的逻辑主要是： package com.paic.elis.test; import java.util.Random; public class weixin_money
2015年的红包的拆和抢是分离的，需要点两次，因此会出现抢到红包了，但点开后告知红包已经被领完的状况。进入到第一个页面不代表抢到，只表示当时红包还有。 分配：红包里的金额怎么算？ 为什么出现各个红包金额相差很大？ 3. 答：随机，额度在0.01和剩余平均值*2之间。 注意：这里的算法是每被抢一个后，剩下的会再次执行上面的这样的算法（Tim老师也觉得上述算法太复杂，不知基于什么样的考虑）。 这样算下去，会超过最开始的全部金额，因此到了最后面如果不够这么算，那么会采取如下算法：保证剩余用户能拿到最低1分钱即可。 答：没有队列，一个红包一条数据，数据上有一个计数器字段。 10.有没有从数据上证明每个红包的概率是不是均等？ 答：不是绝对均等，就是一个简单的拍脑袋算法。 11.拍脑袋算法，会不会出现两个最佳？
本文根据有限的资料，分享了微信红包随机算法实现中的一些技术要点，并整理了两种比较靠谱的红包算法实现思路（含可运行的实现代码），希望能给你的红包算法开发带来启发。 4、微信红包算法模拟实现1（含代码） 根据上一节的微信红包随机算法技术要点资料，实现了一个算法，以下供参考。 （注：本节内容引用自《微信红包随机算法初探》一文） 4.1、算法约定 算法很简单，跟微信的算法一样，不是提前算好，而是抢红包时计算。 即：金额随机，额度在0.01和剩余平均值*2之间。 5、微信红包算法模拟实现2（含代码） 我对随机算法很感兴趣，正巧最近研究的方向有点偏随机数这块，所以也自己实现了一下微信的红包分发算法（算法要点参考的是本文第三节内容）。 6、参考资料 [1] 微信红包随机算法初探 [2] 微信红包算法的分析 [3] 微信红包的架构设计简介 [4] 微信红包的随机算法是怎样实现的？
过年很多人会发微信的红包，但是为毛很多人说自己得不到最佳，因此作者写了一个微信红包发送的算法。 首先科普一下，微信红包的 规则 为： 红包金额的区间为 0.01 - 平均值的2倍 该规则为 微信团队公布的算法 ，读者可自行上网查找相关信息。 这也就是说，假设给10个人发送100元的红包，那么： 第一个人得到金额的区间为[0.01,20] 假设 前三个人 领到的红包为50元，那么此时红包还剩下 7个人 没有领取红包，红包还剩下 50元 ，那么下一个人可以得到的最大金额为 ： (100-50)/(10-3)*2=14.29 第四个人得到的金额的区间为[0.01,14.29] 以此类推，最终可以将红包领完，python的代码为： # 领红包的主要程序 def distribute else: print("输入的不是整数，请重新输入...") ---- 微信红包群的还有如下规则： 微信群 最多人数 默认500 微信红包 最大金额 为200元 因此，作者加入多进程后
public class RedPacket { /** * 生成红包最小值 1分 */ private static final int MIN_MONEY = ("请调大最小红包金额 MAX_MONEY=[" + MAX_MONEY + "]"); return moneys ; } //计算出最大红包 MAX_MONEY : max; for (int i = 0; i < count; i++) { //随机获取红包 int redPacket totalMoney : maxMoney; //在 minMoney到maxMoney 生成一个随机红包 int redPacket = (int) (Math.random //正常金额 if (OK == status) { return redPacket; } //如果生成的金额不合法
int a[10]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}; int sum=0; srand((unsigned)time(NULL)); printf("\n随机数为
小编邀请您，先思考： 1 随机森林算法的原理？ 2 随机森林算法的应用？ 前言： 随机森林是一个非常灵活的机器学习方法，从市场营销到医疗保险有着众多的应用。 1 什么是随机森林 随机森林可以用于几乎任何一种预测问题（包括非线性问题）。它是一个相对较新的机器学习策略（90年代诞生于贝尔实验室）可以用在任何方面。它属于机器学习中的集成学习这一大类。 1.3 随机森林 引入的随机森林算法将自动创建随机决策树群。由于这些树是随机生成的，大部分的树(甚至 99.9%)对解决你的分类或回归问题是没有有意义。 而如果我们使用随机森林算法，它可以更好的逼近log(x)曲线从而使得它看起来更像实际的函数。 ? ? 当然，你也可以说随机森林对log(x)函数有点过拟合。 实现的比较好的随机森林工具能够为你做这些事情，所以你需要做的仅仅是去查看那个方法或参数。 在下述的例子中，我们尝试弄明白区分红酒或白酒时，哪些变量是最重要的。 ? ?
小编邀请您，先思考： 1 随机梯度下降算法怎么理解？ 2 随机梯度下降算法有哪些变体？ ? 随机梯度下降算法是深度学习中最常用的算法。 对于一个深度神经网络，它的参数数目比较庞大，因此目标函数通常是一个包含很多参量的非线性函数。对于这个非线性函数，我们采用的是随机梯度下降算法来对参数进行更新。 那么为什么叫随机梯度下降算法呢？这里的随机是指每次迭代过程中，样本都要被随机打乱，这个也很容易理解，打乱是有效减小样本之间造成的参数更新抵消问题。 下面我来介绍七种常见的随机梯度下降算法。 将训练样本随机打乱会避免参数更新的抵消，对于大规模的机器学习任务，随机梯度下降算法表现的性能可观。 算法二：动量法 如果参数的初始值和学习率没有设置恰当，算法一在实践中不能表现出较好的性能。
二倍均值法（公平版） 发出一个固定金额的红包，由若干个人来抢，需要满足哪些规则？ 1、所有人抢到金额之和等于红包金额，不能超过，也不能少于。 2、每个人至少抢到一分钱。 假设剩余红包金额为M，剩余人数为N，那么有如下公式： 每次抢到的金额 = 随机区间 （0， M / N × 2） 这个公式，保证了每次随机金额的平均值是相等的，不会因为抢红包的先后顺序而造成不公平。 举个例子： 假设有10个人，红包总额100元。100/10×2 = 20, 所以第一个人的随机范围是（0，20 )，平均可以抢到10元。 手速版） 算法思路如下： 线段分割法就是把红包总金额想象成一条线段，而每个人抢到的金额，则是这条主线段所拆分出的子线段。 当N个人一起抢红包的时候，就需要确定N-1个切割点。 因此，当N个人一起抢总金额为M的红包时，我们需要做N-1次随机运算，以此确定N-1个切割点。 随机的范围区间是（1， M）。
随机森林是一种灵活，易于使用的机器学习算法，即使没有超参数调整，也能在大多数情况下产生出色的结果。它也是最常用的算法之一，因为它简单，并且可以用于分类和回归任务。 在这篇文章中，您将学习随机森林算法如何工作以及其他几个重要的事情。 因此，在随机森林中，用于分割节点的算法仅考虑特征的随机子集。您甚至可以通过为每个特征使用随机阈值而不是搜索最佳可能阈值（如正常决策树那样）来使树更随机。 然后他选择了对他最推荐的地方，这是典型的随机森林算法方法。 特征重要性： 随机森林算法的另一个高质量是，很容易测量每个特征对预测的相对重要性。 在大多数实际应用中，随机森林算法足够快，但肯定存在运行时性能很重要而其他方法更受欢迎的情况。 当然，随机森林是一种预测建模工具，而不是一种描述性工具。
会上，fast.ai向我介绍了一门在线机器学习课程，那时候我根本没注意。这周，在Kaggle竞赛寻找提高分数的方法时，我又遇到了这门课程。我决定试一试。 这是我从第一堂课中学到的东西，这是一个1小时17分钟的视频，介绍了随机森林。 课的主题是随机森林，杰里米(讲师)提供了一些基本信息以及使用Jupyter Notebook的提示和技巧。 随机森林 ? 我听说过“随机森林”这个词，我知道它是现有的机器学习技术之一，但是老实说，我从来没有想过要去了解它。我一直热衷于更多地了解深度学习技术。 从这次演讲中，我了解到随机森林确实很棒。 它就像一个通用的机器学习技术，既可以用于回归，也可以用于分类。这意味着你可以使用随机森林来预测股票价格以及对给定的医疗数据样本进行分类。 一般来说，随机森林模型不会过拟合，即使它会，它也很容易阻止过拟合。 对于随机森林模型，不需要单独的验证集。 随机森林只有一些统计假设。它也不假设你的数据是正态分布的，也不假设这些关系是线性的。
注意 （1）文中4.6.3的随机快排算法的链接在这里生成随机数(关于快速排序) （2）第一份代码中return randSelect(A, p + 1, right, K-M)为什么是K-M？ （3）更正：第二份代码中p的定义最后少加一个括号，即...left)); 版权所有：可定博客 © WNAG.COM.CN 本文标题：《简单随机算法》 本文链接：https://wnag.com.cn/
欢迎关注“计算机视觉研究院” 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 明天就是春节，即农历新年，是一年之岁首、传统意义上的岁节（年节）。俗称新春、新年、新岁等。 明晚我们计算机视觉研究院会给大家带来红包雨！ 春节，即农历新年，是一年之岁首、传统意义上的岁节（年节）。俗称新春、新年、新岁等。 计算机视觉研究院 提前给你拜年了！ 二零二一 ◆ 开启鸿运 2020 Happy New Year 明晚12点整，计算机视觉研究院准时给大家派送“口令红包”，大家记得准时关注文末第一条留言，谢谢大家一年来的支持与关注！ 计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架，我们这次改革不同点就是，我们要着重”研究“。 计算机视觉研究院 长按扫描二维码关注我们
前言 说好的PCA算法先暂时鸽一下，因为还没写完，大概明天发，先发一个机器学习比赛中常见的bagging算法之一：随机深林算法。需要结合之前发的那篇决策树算法一起看。 算法原理 随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的集成分类器。其输出的类别由各个树投票而定（如果是回归树则取平均）。 假设样本总数为n，每个样本的特征数为a，则随机森林的生成过程如下： 从原始样本中采用有放回抽样的方法选取n个样本； 对n个样本选取a个特征中的随机k个，用建立决策树的方法获得最佳分割点； 重复m次，获得 随机森林的随机性主要体现在两个方面： 数据集的随机选取：从原始的数据集中采取有放回的抽样（bagging），构造子数据集，子数据集的数据量是和原始数据集相同的。 待选特征的随机选取：与数据集的随机选取类似，随机森林中的子树的每一个分裂过程并未用到所有的待选特征，而是从所有的待选特征中随机选取一定的特征，之后再在随机选取的特征中选取最优的特征。
今天说一说伪随机数算法(一),希望能够帮助大家进步!!! 伪随机数概念在我大学一年级接触C语言基础的时候就听说过，并熟练掌握C语言中rand()函数的使用方法。 不过，当时我对伪随机数的认识基本也就停留在百度百科那种小白水平，最多就知道老师说我们用的随机数是假的，是通过某种算法实现的。 最近学习计算物理学讲到Monte Carlo方法时，通过课本和互联网才算真正意义上理解了什么是伪随机数。借此文好好总结一下吧！ （老实说，准随机数我目前也没准确理解，读者有好的例子请@我） 3）伪随机数：通过某种数学公式或者算法产生的数值序列。 虽然在数学意义上伪随机数是不随机的，但是如果能够通过统计检验，可以当成真随机数使用。 二、伪随机数算法 伪随机数产生的方法有个逼格挺高的名字---伪随机数发生器。
IP 虚拟人（IP Virtual Human，IVH）运用了语音交互、数字模型生成等多项 AI 技术，让 IP 虚拟人的口型与发音一致、表情及动作自然拟人。IP 虚拟人支持 AI 合成虚拟形象播报视频和实时语音交互两大类使用场景，其中虚拟形象播报能力支持输入文本生成 AI 合成的音视频文件，广泛运用于媒体、教育、会展服务等场景；语音交互场景支持与用户进行实时语音互动，广泛运用于客服、助理等场景。
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