这种算法是普通的红包算法,每个人的红包金额是随机分配的。分配过程中,每个人的红包金额的上限是当前红包总金额除以当前剩余人数,这样能够保证每个人最终都能获得一定的红包金额。 2. 普通红包平均算法
设剩余红包金额为 M,剩余人数为 N,每次抢到的金额 = 随机区间(0,M / N * 2)
Java8提供了Stream(流)处理集合的关键抽象概念,它可以对集合进行的操作,可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。Stream API 借助于同样新出现的Lambda表达式,极大的提高编程效率和程序可读性。
咕泡同学提问:我在看runtime文档的时候做个测试, agg求avg的时候不管是double还是long,数据都不准确,这种在生产环境中如何解决啊?
通常可以得到一系列成对的数据(x1, y1),(x2, y2)… (xm , ym)
Java 8 中的新特性,虽然现在都出到了Java14版本,不过在日常的开发过程中,8的版本是足够使用了,再说现在的8以上的版本也都面向商业收费了,很多新手,我所接触到的,像我那时候一样,追求船新版本,一上来就去学java14的东西,当成一个爱好还行,重心还是要放在实用上
List里面的对象元素,以某个属性来分组,例如,以id分组,将id相同的放在一起:
答:微信金额是拆的时候实时算出来,不是预先分配的,采用的是纯内存计算,不需要预算空间存储。。
场景:100块钱红包,群内50人,红包数量为20个,30个人将抢不到红包
这个算法可以把总金额想象成一条线段,每个人都有机会切一刀,前面的人切完(有失公平性,会出现第一个切一大段的情况,后面需要改造),剩下的后面的人再接着切剩下的,这样越是前面的人截取的长度(理解成领取到的红包金额)越大的概率就越大。
Java 8 带来一大新特性 Lambda 表达式流(Stream),当流与 Lambda 表达式结合使用,代码将变得相当骚气与简洁。
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。
这次先分析分析BigDecimal的用法,因为之前自己在使用float和double这样的基本数据类型时踩过坑,所以这次写也算是有时间来看下,如何更好的看下BigDecimal的基本用法了,其基本使用还是加减乘除的运算。算是自我的一次总结吧。
在java8之后我们list转map再也不用循环put到map了,我们用lambda表达式,使用stream可以一行代码解决,下面我来简单介绍list转map的几种方式,和转为map后对map进行分组、求和、过滤等操作。
在解决实际问题时,如数学问题、随机问题、商业货币问题、科学计数问题等,对数字的处理是非常普遍的,为了应对以上问题,Java提供了许多数字处理类。
1、Spark SQL自定义函数就是可以通过scala写一个类,然后在SparkSession上注册一个函数并对应这个类,然后在SQL语句中就可以使用该函数了,首先定义UDF函数,那么创建一个SqlUdf类,并且继承UDF1或UDF2等等,UDF后边的数字表示了当调用函数时会传入进来有几个参数,最后一个R则表示返回的数据类型,如下图所示:
java.lang.Math 类包含用于执行基本数学运算的方法,如初等指数、对数、平方根和三角函数。类似这样的工具类,其所有方法均为静态方法,并且不会创建对象。
java 8已经发行好几年了,前段时间java 12也已经问世,但平时的工作中,很多项目的环境还停留在java1.7中。而且java8的很多新特性都是革命性的,比如各种集合的优化、lambda表达式等,所以我们还是要去了解java8的魅力。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。
构建一个User实体类供演示 public class Users { /** * ID */ private Long id; /** * 用户名 */ private String name; /** * 年龄 */ private int age; /** * 工号 */ private String jobNumber; /** * 性别
在日常数据处理工作中,我们经常面临着需要从多个表格文件中提取信息并进行复杂计算的任务。本教程将介绍如何使用Python编程语言,通过多个表格文件,计算特定单元格数据的平均值。
最近在逛淘宝时发现了淘宝的图片搜索功能,可能是我太Low了这个技术点已经实现很长时间了。想想自己能不能实现这个功能,起初我是这么想的,对两张图片从左上角的第一个像素点一直比较到右下角的最后一个像素点,并在比较时记录它们的相似度,可能是我太天真了(主要还是知识限制了想象),这样做有很多问题,比如说两张图片大小不一致、核心要素点的位置不同等...最终只得借助网络了,找到了一种叫做均值哈希的算法(Average hash algorithm),接下来具体阐述它的基本思路以及适用场景。
确定项目或者设备的供应商投标价格的方法有很多,一种常见的方法是:首先估计项目或设备的成本基值,然后确定投标价格在成本基值的基础上提高比例,即提价比例,最后形成投标报价价格。在项目投标市场竞争比较激烈,而且项目或者设备的供应商与子供应商数量有限、信息基本对称的情况下,项目成本估计基值在不同的投标方之间差别可能不大。这时,提价比例会成为投标方报价价格的主要影响因素。
Java中有许多方便的工具类,可以避免方法传入空参数的Objects类,实现java国际化的Locale类,ResourceBundle类,避免计算浮点数计算精度损失的BigDecimal运算类…
"1 min average per core " 是每个core 的平均值,不是CPU 的平均值。 一个cpu可以有多个 core.
器学习算法只接受数值输入,所以如果我们遇到分类特征的时候都会对分类特征进行编码,本文总结了常见的11个分类变量编码方法。
方法需要传入新的图片对象(Bitmap),原图的标准RGB平均值,新图的RGB颜色,新图和原图的RGB相差偏移量。 返回新图的RGB平均值是否在原图的RGB平均值偏移量之内。
一张图片就是一个二维信号,它包含了不同频率的成分。亮度变化小的区域是低频成分,它描述大范围的信息。而亮度变化剧烈的区域(比如物体的边缘)就是高频的成分,它描述具体的细节。或者说高频可以提供图片详细的信息,而低频可以提供一个框架。 而一张大的,详细的图片有很高的频率,而小图片缺乏图像细节,所以都是低频的。所以我们平时的下采样,也就是缩小图片的过程,实际上是损失高频信息的过程。均值哈希算法就是利用图片的低频信息。 具体步骤: (1)缩小尺寸:将图片缩小到8x8的尺寸,总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节,只保留结构、明暗等基本信息,摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。 (2)简化色彩:将缩小后的图片,转为64级灰度。也就是说,所有像素点总共只有64种颜色。 (3)计算平均值:计算所有64个像素的灰度平均值 (4)比较像素的灰度:将每个像素的灰度,与平均值进行比较。大于或等于平均值,记为1;小于平均值,记为0。 (5)计算哈希值:将上一步的比较结果,组合在一起,就构成了一个64位的整数,这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要,只要保证所有图片都采用同样次序就行了。 最后得到两张图片的指纹信息后,计算两组64位数据的汉明距离,即对比数据不同的位数,不同位数越少,表明图片的相似度越大。 分析: 均值哈希算法计算速度快,不受图片尺寸大小的影响,但是缺点就是对均值敏感,例如对图像进行伽马校正或直方图均衡就会影响均值,从而影响最终的hash值。
E. Simple Skewness time limit per test:3 seconds memory limit per test:256 megabytes input:standard input output:standard output Define the simple skewness of a collection of numbers to be the collection's mean minus its median. You are given a list of n (
StarRocks 提供两种监控报警的方案。企业版用户可以使用内置的 StarRocksManager,其自带的 Agent 从各个 Host 采集监控信息,上报至 Center Service,然后做可视化展示。StarRocksManager 提供邮件和 Webhook 的方式发送报警通知。如果您有二次开发需求,需要自行搭建部署监控服务,也可以使用开源 Prometheus+Grafana 方案,StarRocks 提供了兼容 Prometheus 的信息采集接口,可以通过直接连接 BE 或 FE 的 HTTP 端口来获取集群的监控信息。
我有一个反复出现的问题,我无法完全理解和解释。在哪些情况下应用平均值mean()可能更好,在哪些情况下应用中位数median()更好?
统计模拟即是计算机统计模拟,它实质上是计算机建模,而这里的计算机模型就是计算机方法、统计模型(如程序、流程图、算法等),它是架于计算机理论和实际问题之间的桥梁。它与统计建模的关系如下图。
A / B测试是当今技术,市场营销和研究中最有用的统计技术之一。它的价值在于A / B测试可让您确定因果关系,而大多数分析仅揭示相关性(即古老的格言“相关性而非因果关系”)。尽管A / B测试功能强大且流行程度很高,但绝大多数A/B测试都遵循一种基于频率主义统计学派的t测试的单一方法。本文将介绍A/B测试的另一种方法。这种替代方法使用了贝叶斯统计学派,本文将演示这种方法如何比传统的、频繁的方法返回更直观的结果。
Power BI为内置图表提供了丰富的辅助线,以便我们与目标值、平均值、中位值等进行对比。
aHash、pHash、dHash是常用的图像相似度识别算法,原理简单,实现方便,个人把这三个算法作为学习图片相似度识别的入门算法。本次起,从aHash开始,对三个算法的基本原理和实践代码进行梳理。
1、adb命令行获取 adb shell am start -S -W com.xxxx.xxxx/com.xxxx.biz.main.ui.activity.SplashPageActivity
项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 经常有同学私信或留言询问相关问题,V号bitcarmanlee。github上star的同学,在我能力与时间允许范围内,尽可能帮大家解答相关问题,一起进步。
在这个课程中,我们已经研究了几个不同的统计量,包括总编译距离,最大值,中位数和平均值。在关于随机性的明确假设下,我们绘制了所有这些统计量的经验分布。有些统计量,比如最大和总变异距离,分布明显偏向一个方向。但是,无论研究对象如何,样本均值的经验分布几乎总是接近钟形。
简单点说by(data, INDICES, FUN)函数的典型用法: 是将data数据框或矩阵按照INDICES因子水平进行分组,然后对每组应用FUN函数。 是不是没懂?反正看完后我没懂~
选自pyimagesearch 机器之心编译 参与:乾树、蒋思源 在本文中,我们将学习如何使用 OpenCV 和图像处理技术来模拟长时曝光图像。为了模拟长时曝光,我们采用了对一组图像取平均值的帧平均
要学习统计,就不可避免得先了解概率问题。概率涉及诸多公式和理论,容易让人迷失其中,但它在工作和日常生活中都具有重要作用。先前我们已经讨论过描述性统计中的一些基本概念,现在,我们将探讨统计和概率的关系。
欢迎阅读.NET 性能系列的第一章。这一系列的特点是对.NET 世界中许多不同的主题进行研究、比较性能。正如标题所说的那样,本章节在于.NET7 中的性能改进。你将看到哪种方法是实现特定功能最快的方法,以及大量的技巧和敲门,如何付出较小的代价就能最大化你代码性能。如果你对这些主题感兴趣,那请您继续关注。
要计算的百分位数或百分位数序列,必须在 0 和 100 之间(包括 0 和 100)。
检查两个图片的相似度,一个简单而快速的算法:感知哈希算法(Perceptual Hash),通过某种提取特征的方式为每个图片计算一个指纹(哈希),这样对比两个图片相似与否就变成了对比两个指纹异同的问题。
上一篇《深入理解RPC之序列化篇--Kryo》,介绍了序列化的基础概念,并且详细介绍了Kryo的一系列特性,在这一篇中,简略的介绍其他常用的序列化器,并对它们进行一些比较。序列化篇仅仅由Kryo篇和总结篇构成可能有点突兀,等待后续有时间会补充详细的探讨。 定义抽象接口 public interface Serialization { byte[] serialize(Object obj) throws IOException; <T> T deserialize(byte[] bytes,
关于负载的计算,它的结果是包含有小数的一个浮点数,内核中是不能使用float变量的,那么这里就采用了一个整型变量的低11位来表示小数部分。那么对于数值1来说,它就是FIXED_1,也就是需要对1进行左移11bit。实际上此时这个整型变量保存的值是1024。
在进行Python开发时,经常会使用到NumPy库来处理数组和矩阵等数值计算任务。然而,有时候我们在使用NumPy库的过程中会遇到一些异常情况,其中一种常见的异常是"ValueError: numpy.ufunc size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 216 from C header, got 192 from PyObject"。 这个错误通常是因为NumPy库的二进制文件与当前安装的Python环境不兼容所导致的。在这篇文章中,我将向大家介绍一种解决这个问题的方法。
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