随机 本节,我们来讨论随机,随机是计算机程序中一个非常常见的需求,比如说: 各种游戏中有大量的随机,比如扑克游戏洗牌 微信抢红包,抢的红包金额是随机的 北京购车摇号,谁能摇到是随机的 给用户生成随机密码 我们首先来介绍Java中对随机的支持,同时介绍其实现原理,然后我们针对一些实际场景,包括洗牌、抢红包、摇号、随机高强度密码、带权重的随机选择等,讨论如何应用随机。 先来看如何使用最基本的随机。 Math.random Java中,对随机最基本的支持是Math类中的静态方法random,它生成一个0到1
相比Ribbon负载均衡策略里的十八般兵器,Dubbo就显得低调的多了,它只提供了负载均衡四件套,让我们先来简单了解一下:
在游戏开发、抽奖活动、营销策略等多种场景中,根据预设的概率计算中奖结果是一项常见的需求。本篇博客将深入浅出地探讨如何使用Java来实现基于概率的中奖率计算,并揭示其中的关键算法、常见问题、易错点,以及如何有效避免这些问题。我们将通过实例代码,帮助读者理解并掌握这一实用技能。
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所谓负载均衡就是将外部发送过来的请求均匀或者根据某种算法分配到对称结构中的某一台服务器中。负载均衡可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡,常见的硬件负载均衡有F5、Array等,但是这些设备都比较昂贵。相比之下,利用软件来实现负载均衡就比较简单了,常见的像是 Nginx 的反向代理负载均衡。
分布式系统中,大部分系统调用都会涉及到负载均衡,例如:客户端发往服务端的请求首先到达反向代理,然后反向代理再通过负载均衡算法将请求转发到业务系统;或者后端业务系统各模块间的调用前,也需要通过负载均衡算法选择到一个目标节点。
今天我们讨论的问题就是基于随机数展开的。总所周知,彩票就是一种随机的发生,但是在这随机的表面下实际上是一种有目的行的控制的随机。简而言之是在大概率下的随机生成
今朝不同往昔,卖惨成为主流旋律,也加剧了从业人员的焦虑。很多人,工作了十来年没碰过算法,如今却不得不像蹲自习室一样,捧起大头书死命去看。
其实第二个场景包含在第一个场景内。对于接口测试来说,通常我们直接使用第二种场景比较多,就是从某一个集合中随机取一个值。如果更复杂一些,每个值拥有不同的权重,其中这个也可以转化成第二个场景来说。
该方法是常用的带权重随机数生成方法,思路是先将权重值求和total,在0与权重和total之间获得一个随机数rd,遍历权重字典,累加其权重值weight_sum, 当rd小于或等于weight_sum时,返回当前的权重key值,示例代码如下:
常见的负载均衡算法,大概有 7 种。它们分别是:完全随机算法、加权随机算法、完全轮询算法、加权轮询算法、平滑加权轮询算法、哈希算法、最小压力算法。本文结合我个人的理解,给大家从头来写出 6 种负载均衡算法。
这个随机数函数的主要目的是从给出的列表中生成随机数函数,同时还可以为每一个列表中的元素设置权重。
SIGAI微信技术交流群已经运营3周了,在这期间群友们对很多技术问题进行了热烈的讨论,在这里,我们将精华的话题整理出来,做一个总结。以后在每个月我们都会有类似的总结,敬请期待。
我第一眼看到的时候心想,这个还不简单?直接random.randint(1,999999999999)就完事了。
Dubbo: https://dubbo.apache.org/zh/docs/v2.7/dev/source/loadbalance/#21-randomloadbalance
蓄水池采样算法解决的是在给定但长度未知的大数据集中,随机等概率抽取一个数据。如果知道数据的长度,可以用随机数rand()%n得到一个确切的随机位置,或者分块取值来构造随机,那么该位置的对象就是所求的对象,选中的概率是1/n。那长度未知特别是如果这个大数据集不能一次性放入内存中,蓄水池抽样算法就非常有用,在我的项目中采用的蓄水池随机抽样还加入了权重的计算。
很早以前看到了这个算法,忘记叫什么名字了,这里就索性叫抽奖算法吧,知道的朋友不要扔砖头
随机数可以用于数学,游戏,安全等领域中,还经常被嵌入到算法中,用以提高算法效率,并提高程序的安全性。平时数据分析各种分布的数据构造也会用到。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
假设你订阅了一个别人的服务,从注册中心查询得到了这个服务的可用节点列表,而这个列表里包含了几十个节点,这个时候你该选择哪个节点发起调用呢?这就是客户端负载均衡算法的问题。
先将服务器放进数组或者列表当中,通过JDK的随机算法,获取一个在数组有效范围内的下标,根据这个随机下标访问对应服务器。由概率统计理论可以得知,随着客户端调用服务器的次数增多,其实际效果越来越接近于平均分配请求到服务器列表中的每一台服务器。
元素被选中的机会并不相等,而是由相对“权重”(或概率)被选中的,是偏心的,这就是加权随机。
前面我们讲了Nacos客户端如何获取实例列表,如何进行缓存处理,以及如何订阅实例列表的变更。在获取到一个实例列表之后,你是否想过一个问题:如果实例列表有100个实例,Nacos客户端是如何从中选择一个呢?
我有个朋友抱怨说打排位匹配的队友太菜了,我就说我打排位觉得队友都挺行的啊?我经常躺赢。
解决方案 从今天开始我们开始整理面试题,开始刷题【python】【测试】相关。 面试题01:如何使用random模块生成随机数、实现随机乱序和随机抽样? 点评:送人头的题目,因为Python标准库中的常用模块应该是Python开发者都比较熟悉的内容,这个问题回如果答不上来,整个面试基本也就砸锅了。 python random模块解析 random.random()函数可以生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数。 random.uniform(a, b)函数可以生成[a, b]或[b, a]之间的随机浮点数
由于我们不能将大量数据一次性放入网络中进行训练,所以需要分批进行数据读取。这一过程涉及到如何从数据集中读取数据的问题,pytorch提供了Sampler基类【1】与多个子类实现不同方式的数据采样。子类包含:
神经网络模型使用随机梯度下降进行训练,模型权重使用反向传播算法进行更新。通过训练神经网络模型解决的优化问题非常具有挑战性,尽管这些算法在实践中表现出色,但不能保证它们会及时收敛到一个良好的模型。
传统的 hash 算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值,原理上相当于伪随机数产生算法。产生的两个签名,如果相等,说明原始内容在一定概 率 下是相等的;如果不相等,除了说明原始内容不相等外,不再提供任何信息,因为即使原始内容只相差一个字节,所产生的签名也很可能差别极大。从这个意义 上来 说,要设计一个 hash 算法,对相似的内容产生的签名也相近,是更为艰难的任务,因为它的签名值除了提供原始内容是否相等的信息外,还能额外提供不相等的 原始内容的差异程度的信息。 而 Google 的 simhash 算法产生的签名,可以满足上述要求。出人意料,这个算法并不深奥,其思想是非常清澈美妙的。
记得同事曾说过一个故事:在他刚工作的时候,他同事有一天兴冲冲的跑到公司说,你们知道吗,公司请了个大牛。大牛?对,那人会写AJAX!哇,真是大牛啊,跟着他,可以学不少东西啊。我听了笑了,但有点难以理解,因为现在几乎只要是一个开发,都会写AJAX,怎么写个AJAX就算大牛呢?
今天扣丁学堂小编给大家详细介绍一下关于Python视频教程之random模块详解,,首先用于生成伪随机数之所以称之为伪随机数,是因为真正意义上的随机数(或者随机事件)在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的,其结果是不可预测的,是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的,其结果是确定的,是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机,是伪随机数。 计算机的伪随机数是由随机种子根据一定的计算方法计算出来的数值。所以
前面的视频中讲解了网络训练和实现的很多内容了,这个视频讲解最后一个技巧,随机初始化。
导读: 直观来看,处理大数据的一个方法就是减少要处理的数据量,从而使处理的数据量能够达到当前的处理能力能够处理的程度。可以使用的方法主要包括抽样和过滤。两者的区别是,抽样主要依赖随机化技术,从数据中随机选出一部分样本,而过滤依据限制条件仅选择符合要求的数据参与下一步骤的计算。
LoadBalance 中文意思为负载均衡,它的职责是将网络请求,或者其他形式的负载“均摊”到不同的机器上。避免集群中部分服务器压力过大,而另一些服务器比较空闲的情况。通过负载均衡,可以让每台服务器获取到适合自己处理能力的负载。在为高负载服务器分流的同时,还可以避免资源浪费,一举两得。负载均衡可分为软件负载均衡和硬件负载均衡。在我们日常开发中,一般很难接触到硬件负载均衡。但软件负载均衡还是可以接触到的,比如 Nginx。在 Dubbo 中,也有负载均衡的概念和相应的实现。Dubbo 需要对服务消费者的调用请求进行分配,避免少数服务提供者负载过大。服务提供者负载过大,会导致部分请求超时。因此将负载均衡到每个服务提供者上,是非常必要的。Dubbo 提供了4种负载均衡实现,分别是基于权重随机算法的 RandomLoadBalance、基于最少活跃调用数算法的 LeastActiveLoadBalance、基于 hash 一致性的 ConsistentHashLoadBalance,以及基于加权轮询算法的 RoundRobinLoadBalance。这几个负载均衡算法代码不是很长,但是想看懂也不是很容易,需要大家对这几个算法的原理有一定了解才行。如果不是很了解,也没不用太担心。我们会在分析每个算法的源码之前,对算法原理进行简单的讲解,帮助大家建立初步的印象。
random.seed(a=None, version=2):指定种子来初始化伪随机数生成器。
这是面试专题系列第四篇,Dubbo系列。Dubbo本身并不复杂,而且官方文档写的非常清楚详细,面试中dubbo的问题一般不会很多,从分层到工作原理、负载均衡策略、容错机制、SPI机制基本就差不多了,最大的一道大题一般就是怎么设计一个RPC框架了,但是如果你工作原理分层都搞明白了这个问题其实也就相当于回答了不是吗。
其权重值表示该数或该范围内的数输出概率大,输出结果为列表 随机取1-33之间的6个随机数,不重复:
最小活跃调用策略:指的是当请求调用来临,有多个实例提供服务的时候,选择其中被调用活跃次数最少的实例来提供服务。通俗一点讲就是,当前有 3 个实例在提供服务,A 当前被 2 个服务调用,B 当前被 3 个服务调用,C 当前被 1 个服务调用,一个新的调用请求过来,会选择调用到 C 实例。
本文详细地介绍基于Python的第三方库random和numpy.random模块进行随机生成数据和随机采样的过程。
月活用户越高的互联网产品,被黑产盯上的可能性就越大。本文将带你一窥究竟,微信是怎么做异常检测框架的?
机器之心专栏 机器之心编辑部 美国东北大学,罗切斯特理工等研究者提出参数集约型掩码网络,探索有限数量随机数的表征能力并提升神经网络储存和传输效率。 为了处理更复杂的任务,近年来神经网络的规模也在不断变大,如何高效的储存和传输神经网络变得十分重要。另一方面,随着彩票假说(Lottery Ticket Hypothesis (LTH))的提出,随机稀疏神经网络最近展现出很强的潜力,如何利用这种潜力来提高网络的存储和传输效率也很值得探索。 来自美国东北大学和罗切斯特理工的研究者提出参数集约型掩码网络(Parame
在上一节的服务引用中已经知道,当消费者调用提供者的方法时,最终在代理类里面还是通过之前生成的Invoker调用提供者方法。那么dubbo中的Invoker有哪些?
---- 新智元报道 编辑:如願 好困 桃子 【新智元导读】可能你都想不到,一位不是计算机专业的UP主竟在「我的世界」里搭建出世界首个红石人工智能,就连图灵奖得主LeCun转发称赞。 耗时半年,B站UP主终于在「我的世界」实现了首个红石人工智能。 可以说,这是世界上第一个纯红石神经网络。 不仅可以实现15×15手写数字识别,最重要的是,准确率能够达到80%! 目前,这个视频已经有106万播放量,收获无数网友好评关注。 就连图灵奖得主,LeNet架构提出者,Yann LeCun还在社交媒体上转发了
random.choices(sequence, weights=None, cum_weights=None, k=1)
其基评估器是相关的 ,是按顺序⼀⼀构建的。其核⼼思想是结合弱评估器的⼒量⼀次次对难以评估的样本进⾏预测,从⽽构成⼀个强评估器。提升法的代表模型Adaboost和梯度提升树GBDT。
负载均衡是指在集群中,将多个数据请求分散在不同单元上进行执行,主要为了提高系统容错能力和加强系统对数据的处理能力。
random.random()函数返回一个范围在[0.0, 1.0)之间的随机浮点数。这是生成均匀分布随机数的基础函数。
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