在谈sort之前，我们先了解一下原地算法，什么事原地算法呢？所谓原地算法就是说基于原有的数据结构进行一定的操作修改，而不借助额外的空间。使用原地算法时，其内存干净，空间复杂度是O(1)，可以减少没必要的内存，避免造成内存浪费和冗余。当然，减小内存损耗会带来算法复杂度和时间消耗的增加，所以是一个Tradeoff。Tradeoff 是一种针对目标选择有效的路径的思维方式，需要对做的事情权衡利弊，选择最佳方式处理问题。
有几张牌张牌，用js来进行乱序排列，要保持公平性（也就是真的是乱序排列，真的乱！）。
https://cloud.tencent.com/document/product/876/68589
此外，相比之前机器之心报道的注意力能否提高模型可解释性的文章，本文更多的从语境词语级别（contextualized word level），探讨注意力机制是否可以被解释。遗憾的是，本文作者也同样认为，注意力层不足以解释模型所关注的重点。
一 、ABTest与统计学 ABTest的目的是为了快速验证一个版本是不是比另外一个版本要好。为了简化问题，我们假设要验证的app是手机QQ浏览器，同时假设衡量版本好坏的指标只有1个：用户日均使用时长。 现在我们我们有手机QQ浏览器A版本和手机QQ浏览器B版本。我们怎么知道验证谁的用户日均使用时长更长呢？最容易想到的方法是：先让全部用户都使用A版本，统计用户日均使用时长；再让全部用户使用B版本，统计用户日均使用时长。 这样得出的数据结果当然非常精确。但一来成本有点高，二来两个版本并不是同时间发布，有可能因
今天有一个刷新的需求，先后使用了reload()、replace 方法以及window.location.href三种方式，结果都只是在pc端没问题，移动端微信中浏览失败。之后在相应js中加了alert事件，结果发现仅在第一次进入页面时执行了，再次刷新时并未执行，故目前怀疑是微信中默认缓存了静态资源。
GitHub: https://github.com/nzbin/CardShow/ Demo: https://nzbin.github.io/CardShow/ 前言 这个小项目（卡片秀）是一个卡片抽奖特效插件，用开源项目这样的词语让我多少有些羞愧，毕竟作为一个涉世未深的小伙子，用项目的标准衡量还有很大差距。不过该案例采用 jQuery 插件方式编写，提供配置参数并且做了浏览器兼容优化，整体而言作为一个小项目也不为过。目前正在持续更新。 当然，博主写这篇文章不是为了炫耀这个 Demo，而是交
公司老板做了一笔大生意，想要给每位员工分配一些奖金，想通过游戏的方式来决定每个人分多少钱。 按照员工的工号顺序，每个人随机抽取一个数字。按照工号的顺序往后排列，遇到第一个数字比自己数字大的，那么，前面的员工就可以获得 距离 * 数字差值 的奖金。 如果遇不到比自己数字大的，就给自己分配随机数数量的奖金。 例如: 按照工号顺序的随机数字是：2,10,3。那么第 2 个员工的数字 10 比第 1 个员工的数字 2 大， 所以，第 1 个员工可以获得 1 * (10 - 2) = 8。 第 2 个员工后面没有比他数字更大的员工，所以，他获得他分配的随机数数量的奖金，就是 10。 第 3 个员工是最后一个员工，后面也没有比他更大数字的员工，所以他得到的奖金是 3。 请帮老板计算一下每位员工最终分到的奖金都是多少钱。
2：jQuery版本 那么jQuery中怎么随机选出固定数组数组[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]中的三个元素，并构造成新数组的？
前言: 这是我在去年记录的笔记, 那会儿在上一家公司, 以nodejs为环境来开发小游戏, 使用ts来编写. 那会儿写笔记只顾着记录, 并没着重去组织语言, 我现在也是搬运过来, 并未更改正文, 望见谅.
这篇文章最后修改于 2022-06-23 日，距今已有 152 天，请注意甄别内容是否已经过时！
整理了Node.js、PHP、Go、JAVA、Ruby、Python等语言的爬虫框架。不知道读者们都用过什么爬虫框架？爬虫框架的哪些点你觉得好？哪些点觉得不好？ Node.js node-c
H5小游戏 篇一 组词游戏 项目功能简介 词库功能，项目文件里配有csv格式的中文常用词组词库，每次随机抽取词语进行游戏 匹配消除功能，自动在词库中匹配选中词语并进行消除 选中动画以及消除动画，均由svg生成爆炸动画 智能提醒系统，10秒之后未作操作可提示单词 过关判定 bodymovin库描述动画 核心代码展示链接描述 https://github.com/fanshyiis/... 获取词库，根据csv文件 $.ajax({ url: './js/ck2.csv', dataType:
写代码首先应该先关注其正确性，如果正确性都保证不了，会造成业务逻辑失败，上线后会引起客户投诉。这一说法听起来有些滑稽，作为前端开发工程师怎么会提交错误的代码上线呢？但在实际开发中，我们可能会写出错误的代码而不自知。比如：洗牌算法的陷阱。
本文翻译自deeplearnJS的示例教程，并结合了我在学习过程中的理解。 deeplearnJS简介： deeplearn.js是用于机器学习的开源WebGL加速JavaScript库。 deepl
大等于jdk1.8，大于mysql5.5，idea（eclipse），微信开发者工具
假定有10个乒乓球，每个乒乓球上写有一个数字，分别为1-10，然后放到一个箱子中，每次往外不放回的抽取一个乒乓球，记录乒乓球上的数字，直到抽完为止，用程序实现该过程。
如果用Python来抽取的话，一般会用到标准库中的random模块，该模块实现了各种分布的伪随机数生成器，以及和随机数相关的各种实用函数。
思路二，调用java默认的洗牌方法来实现，性能不如思路一的实现（常见数据量下耗时大概是上面代码的2～10倍；对于极大范围取样，比如1亿样本里随机抽取500万，耗时是上面代码的100倍）。
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。
洗牌算法是常见的随机问题；它可以抽象成：得到一个M以内的所有自然数的随机顺序数组。
信用风险建模是金融领域的重要课题，通过建立合理的信用风险模型，可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况，从而有效降低信贷风险。本文使用了 R 语言中的逻辑回归（logistic）模型，利用国泰安数据库中的103个上市公司的数据进行信用风险建模，其中包括51个正常公司和52个ST公司。在这个数据集中，我们选取了经营活动产生的现金流量净额、净资产收益率、每股收益和每股净资产等指标来分析其对公司是否为ST股票的影响。
在统计研究中，针对容量无限或者容量很大以至于无法直接对其进行研究的总体，都是通过从中抽取一部分个体作为研究对象，以考察总体的特征。被抽取的部分个体称为该总体的一个样本。从总体中抽取样本的过程，称为抽样。
其实只要考虑每次抽取一个数组索引的时候，每抽取一个，只要将这个值删除，是的数组缩短一个
Craneoffice云考试，可以通过规定的EXCEL模板，填充题库记录，导入到云考试项目里，考生进入考试界面时，系统根据模板字段设置和题库随机组卷，以降低作弊的发生。
有数据表t_sample包含ID,type,val三个字段1~10000行数据，type为随机分配的1~3,val为0~1的随机数；其中根据ID进行分10个桶；
机器之心原创 作者：蒋思源 本文是机器之心第二个 GitHub 实现项目，上一个 GitHub 实现项目为从头开始构建卷积神经网络。在本文中，我们将从原论文出发，借助 Goodfellow 在 NIPS 2016 的演讲和台大李弘毅的解释，完成原 GAN 的推导、证明与实现。 本文主要分四部分，第一部分描述 GAN 的直观概念，第二部分描述概念与优化的形式化表达，第三部分将对 GAN 进行详细的理论推导与分析，最后我们将实现前面的理论分析。 GitHub项目地址：https://github.com/jiq
根据布尔值数组的特点，True会被强制为1，False会被强制为0，因此可以计算布尔值数组中True的个数；并且对布尔值数组有两个有用的方法any和all。any检查数组中是否至少有一个True，all检查是否全都是True。
通常，我们定义安全会采用这样一种方式，首先列出一些安全事件，然后说明：如果一个系统安全，那么列出来的安全事件都不会发生。但是零知识证明并不是通过给出一个不允许发生的事件列表来定义，而是直接给出了一个最极致的模拟条件。所谓模拟条件是指，通过模拟方法来实现一个理想世界，使之与现实世界不可区分；而由于在理想世界中不存在知识，所以可以推导出结论：现实世界满足零知识。
还有一种功能相同的方式是: np.random.rand(d1,d2,d3,...,dn)
在自己学习pandas和numpy库进行数据处理的过程，有时候会缺乏数据。虽然网上有很多的数据，但是需要时间去查找。
产生1个n~m之间的float型随机数: random.uniform(n, m)
各位年轻的准布道师们，欢迎你们成功的加入到腾讯犀牛鸟云开发校园技术布道师成长计划中，为了帮助你更快的成长为一个优秀且合格的技术布道师，我特意为你精选出了一些可以辅助你成长的高分书籍。文末有彩蛋~
抽样是数据处理的一种基本方法，常常伴随着计算资源不足、获取全部数据困难、时效性要求等情况使用。
random.seed(a=None, version=2)：指定种子来初始化伪随机数生成器。
本文介绍了抽样方法在数据科学领域的应用，包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、多级抽样和特殊采样方法。这些抽样方法旨在从庞大的数据集中抽取有代表性的样本，以便进行数据分析和建模。每种抽样方法都有各自的优缺点和适用场景，需要根据数据的特点和问题需求来选择合适的抽样方法。同时，针对类不平衡问题，还可以采用过采样和欠采样方法进行处理，以增加少数类的样本数量，提高模型的性能。
在numpy1.17开始，Generator代替RandomState，但是网上的博客多比较老，还都是介绍的RandomState，写这篇文章介绍一下新的numpy.random的基本使用。以下展示的是新版Generator和旧版RandomState的比较：
HTML5学堂-码匠：从数组中随机抽取不重复的元素，构成新数组，拥有多种方法，来看看你用的方法性能如何？ 效果的功能需求 从一个数组当中，随机抽取数个元素，构成新数组，要求这些元素不能重复。（即随机获取不重复的数组元素） 相关说明：在此处依照“构思难度”和“性能”两方面出发，提供了四种不同的实现方法。 方法1：较为“传统”的实现方法 基本实现思路 从第二次随机抽取的元素开始，需要将抽取的元素与当前新数组的已抽取元素相比较，如果相同，则重新抽取，并再次执行比较的操作。 代码实现 var arr = [0, 1
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。
我们在处理大样本的时候，往往会遇到随机抽样的需求，在SAS中抽样的方法有一个专门的Proc过程步（Proc surveyselect），这个过程步可以简单快速的实现一些随机抽样，有时候我们的随机抽样并不是那么呆版的抽样，这个时候proc surveyselect可能就不那么好用了，比如我们要质检一批数据，每个数据集观测都不一样，需要从每个数据集中随机抽取100条记录，如果不足100条则全部抽取出来...这个如何用proc surveyselect实现呢？反正小编是不会！当然仅仅是这，其实小编还是可以用proc surveyselect过程步做出来的，只是在抽样前获取数据集观测数，进行判断...如果小于指定观测，直接输出结果，如果大于则用抽样过程步进行简单的抽样！
抽样调查的领域涉及如何用有效的方式得到样本。这些调查都利用了问卷，而问卷的设计则很有学问。它设计如何用词、问题的次序和问题的选择与组合等等。涉及包括心理学、社会学等知识。问题的语言应该和被调查者的文化水平相适应。那么抽样调查的设计的目的之一是确保样本对总体的代表性，以保证后续推断的可靠性。然而每个个体可能的简单随机抽样是一个理想情况。
- 使用数组、方法、循环等实现人名的随机抽取 ## 前言： 我们今天来写一个随机抽取用户名字的一个小程序， 首先我们思考这个需求他需要的条件，要抽取用户的名 字，就要先有一个容器，来储存用户名字的数据，其次 要有随机的功能实现，因为要随机，所以还要有一个寻 找的功能，挨个寻找的功能需要循环来实现，再想一下 有寻找，找到了还继续往后找嘛？当然肯定不找了，找 到了还继续运行程序，只会浪费内存，这里就要用到break； 中止语句，最后再打印输出。 ###### 1.要有一个储存用因为户数据的一个数据库 因为有些小伙伴刚入们没学过数据库，所以这里就 使用动态数组来代替数据库，实现数据库储存数据，查 找数据，打印数据的功能。 ###### 2.实现随机的功能 这里实现随机的功能可以使用Math方法语句来实现 因为这是JDK里提前定义好的方法，可以直接拿来用， 直接新建new一个新的方法，通过名字.的方式来调用 Math可以随机给出一个数，范围是（0.1-1.0） ###### 3.使用break；语句 使用break；语句可以直接中止此次循环，在这个数 寻找到后，直接中止程序，就不再往下继续寻找寻找，从 而达到节约时间，提升运行速度，节约内存的作用。 ###### 4.if、else与length 一个if与else的嵌套，确定随机生成的数字是否大于 1，若小于1则直接终止程序，length函数，表示数组的长 度，与数组巧妙的使用。 ###### 5.使用循环语句 使用while函数，直接对生成的数字进行判断。 ### 代码如下： ``` public class DiceGame { public static void main(String[] args) { String[] name = {"张三", "李四", "王五",};//定义人名 int num = (int) (Math.random() * 3);//通过Math实现随机 while (num > name.length - 1) {//对生成的随机数进行判断 if (num <= name.length - 1) { break; } num = (int) (Math.random() * 3); } //将数组下标设置成随机数，就可以实现人名的随机抽取 System.out.println("被抽取的人是" + name[num]); } } ``` - 代码仅供参考
这里一而再再而三的提到样本，因为样本是我们一眼可得的宏观世界的缩影，是探取自然，人类社会能量的探针，更是我们一叶之秋的信息索引。
numpy.random是numpy的一个子模块，用于生成随机数，在新版的numpy中，有以下两种生成随机数的方式
K8S与云原生毋庸置疑已成云计算主流开源技术，2019年K8S，Serverless，微服务，DevOps将是所有企业和开发者人群持续践行及密切关注的技术领域，也将是企业提升核心竞争力的技术布局。 由腾讯云主办的K8S&云原生技术开放日，将围绕K8S、Serverless等云原生相关技术，从最佳落地实践、不同场景技术改造、应用优化，到开源领域深度技术研究，和技术爱好者们一起探讨。本次活动中Linux基金会开源项目TARS也将为大家分享TARS在企业中的深度技术实践： 以下是本次技术开放日的信息，报名&
本api用于获取Bing每日一图，可随机抽取最近8天图片 API请求地址：https://api.1314.cool/bingimg 本API支持https和http请求方式 请求方法：GET/POST 参数： rand 指定是否随机抽取图片，0为随机抽取，1为当日图片，如不传默认为随机抽取 type 指定返回类型，必填，json返回json数据，url则进行302重定向到图片地址 如果type=json，返回数据有3个，url、copyright和date. url为图片地址 copyrig
随机森林中仍有两个未解之谜（对我来说）。随机森林采用的bagging思想中怎么得到的62.3% 以及 随机森林和bagging的方法是否有区别。
最后一个函数比较特殊，ord函数根据ASCII码将单个字符转换为数值，与之相对，chr函数可以将数值转换为ASCII编码的字符。
random.random() — 生成一个从0.0（包含）到 1.0（不包含）之间的随机浮点数；
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