简述 有一个需求，就是计算一个请求的命中概率，这个命中的概率是作用于单次的请求，而非整体，也就是每一次请求过来都只有20%的命中率。...代码实现 import java.util.Random; public class ProbabilityDemo { public static void main(String[] args...) { // 设置命中概率为20% double hitProbability = 0.2; // 创建随机数生成器 Random random...// 生成一个0到1之间的随机数 double randomValue = random.nextDouble(); // 判断随机数是否小于等于命中概率
概率分析一 概率是三分之一 ，这个没得跑 ，基操 ，继续往下看 。 三门摸奖之死门 三个盒子里有一个球 ，一次选择机会摸奖 ，同样让人着迷的生发希望 。...而是基于前两种情况下再做选择的概率分布 。...他就和你一样 ，是一个选择者 ，他可能不是人 ，只是一个会产生结果 ，而它又从不会是你的选择 。 于是 ，你回到了 1 ，相同的概率 ，你可能中途就知道自己选错了 ，也可能走到尽头才发现 。...你看似拥有选择 ，但你没有选择 ，你苦苦思索 ，希望做出更优的抉择 ，但是和一开始并无两样 ，你茫然依旧 。 总结 这是一个简单复杂浅显深奥的概率问题 ，更不仅仅局限于数学 。...我可以在第二次让上帝之手放下无数空盒子打乱概率又发生变换 。而概率在其中不同情况下的辗转变换 ，无一不彰显着一个永恒的真理，拥有选择权 ，才拥有概率 。
p=24852 “获胜概率”的实时计算（或估计）很困难。我们经常在足球比赛中，在选举中看到这种情况。 考虑经典的多项选择考试。在每个问题之后，想象您尝试计算学生通过考试的概率。...这不是通过概率的计算！...这意味着如果 Si,j +(50−i+1)<25，概率应该是 0。否则，要计算成功的概率，就很简单了。...它是当成功的概率实际上是 Si,j /j 时，在 50-j 个问题中获得至少 25-Si,j 正确答案的概率。我们认识到二项式分布的生存概率。...所以，计算“获胜概率”是一项复杂的工作！ 当然，如果我的学生不抛硬币，情况就略有不同......这是我们得到的结果，如果一半的学生是好的（有2/3的概率答对问题），一半是不好的（1/3的概率）。
概率分布 概率分布是描述获得事件可能值的数学函数。概率分布可以是离散的，也可以是连续的。离散分布是指数据只能取某些值，而连续分布是指数据可以取特定范围内的任何值(可能是无限的)。...离散概率分布有很多种。离散概率分布的使用取决于数据的属性。例如，使用: 二项分布，计算在每次试验中只有两种可能结果之一的过程的概率，例如掷硬币。...从这n个对象中随机选择的n个对象的集合，不进行替换。 例子 问:让我们稍微改变一下之前的问题。...如果我们现在不更换样品，公司接受这批货的概率是多少 我们知道机器的总数N是10台，随机选择要测试的机器数N是5台。设N1为无缺陷，N2为缺陷，即N1 =6, N2= 10- N1 =4。...所有不合格机的选择方法为6C5, 0个不合格机的选择方法为4C0。 泊松分布 泊松分布可以帮助我们预测特定事件在一段时间内发生的概率。 泊松分布的主要特征: 在不重叠间隔中发生的变化数量是独立的。
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。
老是容易把先验概率,后验概率,似然概率混淆，所以下面记录下来以备日后查阅。...区分他们最基本的方法就是看定义，定义取自维基百科和百度百科: 先验概率 百度百科定义：先验概率（prior probability）是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为"由因求果...维基百科定义: 在贝叶斯统计中，某一不确定量p的先验概率分布是在考虑"观测数据"前，能表达p不确定性的概率分布。...后验概率 维基百科定义: 在贝叶斯统计中，一个随机事件或者一个不确定事件的后验概率是在考虑和给出相关证据或数据后所得到的条件概率。...同样，后验概率分布是一个未知量（视为随机变量）基于试验和调查后得到的概率分布。
几乎很多时候，都会遇到到底该选择python还是选择java呢，很多时候，都会遇到人在讨论这个，不管是在qq群，还是在微信群。会讨论到这个话题都会有很多争论。...相对于效率来说，选择java更加合适。 四、成长 对于个人的发展成长来说，java更加适合发展，在上面的就业上，就是一个和适合的选择。...那么根据上面四个方面，我们应该如何选择，那么我们是不是纠结了，其实从长远的发展来看，我们应该选择java，因为很多工具都是基于java来写的，我们可以在github看看，很多的测开的工具的都是用java...来写的，所以掌握是很必须的，比如我们的压测工具，等等，更多的开发的工具都是选择java的。...很多人都会纠结这个问题，其实很简单，我们如果没有语言基础，我们选择python作为开发语言的大门，java作为晋级的语言。
概率论早期用于研究赌博中的概率事件。赌徒对于结果的判断基于直觉，但高明的赌徒尝试从理性的角度来理解。然而，赌博中的一些结果似乎有矛盾。比如掷一个骰子，每个数字出现的概率相等，都是1/6。...然而，如果有两个骰子，那么出现的2到12这些数字的概率却不相同。概率论这门学科正是为了搞清楚这些矛盾背后的原理。 早期的概率论是一门混合了经验的数学学科，并没有严格的用语。...Kolmogorov建立了概率论的公理化体系，严格定义了概率论的语言。正如现代数学的其他学科一样，概率论的公理化体系同样基于集合论。公理化的概率论体系基于几条简单易懂的公理，衍生出整个概率论的体系。...概率测度有相同的特点，就是上面的第3点。第1，2两点是概率的基本特征，即所有情况的概率总和为1，而概率值不为负。...基于这样一种直观但不严格的类比，我们可以把概率（也就是“概率测度”）想象成“集合的面积”。而“样本空间的总面积为1”。 ? 以上是概率论的公理体系。
在概率公理中，我们建立了“概率测度”的概念，并使用“面积”来类比。这是对概率的第一步探索。为了让概率这个工具更加有用，数学家进一步构筑了“条件概率”，来深入探索概率中包含的数学结构。...我想选择绿地最大的一个小区，应该选择哪一个呢？我们可以画图出来： ? 显然，我们需要比较的是A：0.2x0.4，B：0.3x0.1，C：0.5x0.1。...因此，在接受治疗的条件下，康复的概率变成[$ 300/500 = 0.6$]。这个概率值高于总体的康复概率。...为了表达某一事件(治疗)对另一个事件(康复)概率的影响，概率论中引入条件概率的概念。条件概率记为[$P(R|T) = 300/500 = 0.6$]。R和T是两个事件，即治疗和康复。...我们在B样本空间中寻找A发生的概率。从上面的图中看，就是[$A \cap B$]的面积(概率测度)，除以B占据的面积(概率测度)，也就是我们条件概率的定义。
/** 选择排序：执行完一次内for循环后最小的一个数放在了数组的最前面。 * 每一趟从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，顺序放在已排好序的数列的最后，直到全部待排序的数据元素排完。
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42528266/article/details/103239487 3.1 选择语句–switch switch语句格式： ?...public static void main(String[] args) { //定义变量，判断是星期几 int weekday = 6; //switch语句实现选择 switch
前言 本文将介绍Java选择结构的相关语法 Java选择结构 条件语句 if语句 语法： if(布尔表达式){ //如果布尔表达式为true将执行的语句 } 示例： public class demo...从 Java SE 7 开始，switch 支持字符串 String 类型，同时 case 标签必须为字符串常量或字面量。 switch 语句可以拥有多个 case 语句。...} System.out.println("你的等级是 " + grade); } } 输出结果: 良好 你的等级是 C 结尾 参考：《从零打造IT知识体系-Java...基础-Java基本数据类型与算法》
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。...二、Java实现概率中奖率计算 以下是一个使用Java实现权重分配法计算中奖结果的简单示例： import java.util.Random; public class ProbabilityCalculator...避免方法： 使用java.util.Random类或java.security.SecureRandom类生成随机数，确保其伪随机性。...公平性与监管合规 在实际应用中，尤其涉及到金钱交易或法律法规约束的抽奖活动，需确保公平性并符合监管要求： 使用安全随机源 对于敏感场景，应使用java.security.SecureRandom而非java.util.Random...六、总结 通过理解概率中奖率计算的基本原理，结合Java编程语言，我们可以轻松实现基于概率的中奖结果计算。在实践中，需要注意概率设置的准确性、浮点数比较的误差处理以及随机数生成器的合理使用。
具体还是要看需求, 当然, Java中不只是有这几个, 还有一些没有给出, 具体情况具体分析吧, 仅给出一个小思路. 简单的介绍一下，如何进行集合的选择，适合新手。...进行集合的选择的简单方法: 是否是键值对象形式: 一、是：Map 1、键是否需要排序: (1)是：TreeMap (2)否：HashMap 不知道，就使用HashMap。
概率定义及性质 只要定义在f上的，满足三个性质的p，我们都称为概率。 古典概率和几何概率都满足以下概率。 概率的性质： 6....条件概率 Conditional Probability 条件概率既是指当某个事件发生的前提下，另一个事件发生的概率； A就是古典概型（样本有限，等可能发生） 其实这个定义并不完全准确，很多时候，当某个事件没有发生的情况下...，一个事件的概率也会发生变化；关键是看评估这个事件的概率的前提是什么，既是针对什么样的样本空间进行评估的，这才是条件概率真正的涵义所在；所以，笔者给出一个更为准确的定义，如下， 条件概率是指在某个特定前提条件下...相对于前提条件 的概率为 数学上，将上式中的 ()′ 表示为 (|)，所以我们有 所以归纳起来，条件概率就是指某个事件 B 对样本空间 Ω 的某个子集 的概率，而与其它某个事件是否真的发生与否无关...乘法公式和全概率公式 联合概率：指的就是事件 A 与事件 B 同时发生的概率，我们理解一下，B 事件具有一定概率发生，在 B 事件概率发生时事件 A 此时有一定概率发生， 它们的乘积可就是联合概率
高中的时候做过一道题：X有两个孩子，其中一个是男孩，另一个是女孩的概率等于多少？ 我其实很纠结，显然概率不等于0.5，但很害怕出题人自己也不懂，问过数学老师最后也没有弄清楚。...先验概率是通过统计得来的，比如生男生女的概率可以认为是1/2。 而后验概率则是观察到某一事件发生后，得到的在已知条件下的概率。 回到这道题，两个孩子已经出生了。...不考虑条件，两个男孩或者两个女孩的概率都是1/4，一个男孩和一个女孩的情况占1/2，现在去掉两个女孩的情况，一男一女的概率等于0.5/0.75，也就是2/3。...值得一提的是，这个例子中的两个事件是两个孩子的性别，他们有相同的概率，因此可以通过0.5的先验概率分析得出答案，如果是两个不同概率的事件，需要更多先验概率才能分析和计算。
（例如，在信贷风控中，将预测的客户违约概率 与真实违约概率对标，即模型风险概率能够代表真实的风险等级。）...（分类器输出的概率能够代表真实的概率） 下面使用使用sklearn自动生成的二分类数据集画出几种基本的二分类模型的可靠性曲线。...，使得模型输出的概率能够近似代表实际样本为正的概率？...以上介绍了概率校准的两种方式并且用代码实践了。...ok, 剩最后一个问题了，如何评价概率校准的结果呢？？ 评价：Brier score Brier 分数被广泛用来评价概率校准的结果。 是样本的分类（ ）， 是模型预测的概率。
选择排序法： public static void main(String[] args) { int a[]={7,8,1,3,5}; System.out.println
在 Java 开发中，构建图形用户界面（GUI）是一项常见需求。...那么，面对这么多框架，如何选择适合自己的呢？ 本文将为你详细介绍这些框架的特点、使用场景，以及适合的开发者群体。 1....虽然 AWT 功能比较基础，但它仍然是所有 Java GUI 框架的基础。...SwingX SwingX 是对 Swing 的扩展，它提供了许多新的组件和功能，如自动排序的表格、日期选择器、搜索栏等。...SwingX 是一个很好的选择，特别是当你需要在 Swing 的基础上增加功能时。
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