贝叶斯分类器
贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive
Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
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2014-06-13 13:46:25
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银行业务调度系统
模拟实现银行业务调度系统逻辑，具体需求如下：
1. 银行有6个业务窗口，1-4号窗口为普通窗口，5号窗口为快速窗口，6号窗口为VIP窗口。
2. 有三种对应类型的客户：VIP客户、普通客户、快速客户(办理如交水电费、电话费之类业务的客户)。
3. 异步随机生成各种类型的客户，生成各类型用户的概率比率为：
VIP客户：普通客户：快速客户=1：6：3...
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2014-06-08 15:31:46
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对于随机数，大家都知道，计算机不可能产生完全随机的数字，所谓的随机数发生器都是通过一定的算法对事先选定的随机种子做复杂的运算，用产生的结果来近似的模拟完全随机数，这种随机数被称 作伪随机数。伪随机数是以相同的概率从一组有限的数字中选取的。所选数字并不具有完全的随机性，但是从实用的角度而言，其随机程度已足够了。伪随机数的选 择是从随机种子开始的，所以为了保证每次得到的伪随机数都足够地“随机”，随机种...
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2014-06-08 15:29:23
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首先普及一个概率公式 P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)
题意：一些充电元件和导线构成一棵树，充电元件是否能充电有2种情况，
1、它自己有qi%的概率充电
2、与它相邻的元件通过导线给它充电（导线有p%的概率导通）
求最终充了电的元件的期望
题解：首先可以将元件能否充电分成3种情况考虑，
1、它自己给自己充好了电
2、它的儿子方向给它传送了电
3、它的父亲方向给它传送了电...
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2014-06-08 14:43:20
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随机数的事
总结随机数的那点事，不断总结中......
1.产生一个随机数
srand(time(0));
x=rand();//0~RAND_MAX-1
2.生成一个[a,b]之间的随机数
x=rand()%(b-a+1)+a;
3.以概率为Px%,Py%,Pz%（Px、Py、Pz均为整数且Px+Py+Pz=100)生成三个随机数
// This functio...
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2014-06-08 09:05:21
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截取了我最近写的一个文档。
关于抽卡概率
1.先验证策划的概率是否有伪概率和用脚本控制的,以下为例子(pro代表倍率,pro6最高)
例子如下:
id
gold
pro1
pro2
pro3
pro4
pro5
pro6
1
88
...
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2014-06-08 08:26:38
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一、随机场定义http://zh.wikipedia.org/zh-cn/随机场随机场（Random field）定义如下：在概率论中, 由样本空间Ω =
{0, 1, …,G?1}n取样构成的随机变量Xi所组成的S= {X1, …,Xn}。若对所有的ω∈Ω下式均成立，则称π为一个随机场。π(ω) ...
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2014-06-07 20:26:18
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记录最近出的几个bugconnection reset by peer最近服务器经常性的出现connection reset by peer的错误，开始我们只是以为小概率的网络断开导致的，可是随着压力的增大，每隔2分钟开始出现一次，这就不得不引起我们的重视了。我们的业务很简单，lvs负责负载均衡（采用的是DR模式），keepalive timeout设置的为2分钟，后面支撑两台推送服务（后面叫做p...
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2014-06-07 16:30:25
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当我们计算概率的时候，假设样本空间中的各个样本发生的概率均等，那么，时间A发生的概率为：
所以我们只需要计算时间A包含的样本个数，比上总的样本数，就能得到事件A发生的概率。
基本的counting原则
假设一次实验共有r个阶段，每个阶段有ni种选择，那么总的样本空间是各个阶段的各种选择的乘积。
排列permutation与组合combination
当我们要从n个样本中选...
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2014-06-07 11:34:58
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题目链接没大做过概率dp的题目，这题只看了一下别人的d[][]数组的定义，剩下的自己想了一会写的，居然1A。题意：给定2^n行，
2^n列，i行j列代表第i
个人赢第j个人的概率，求经过n局，哪个人赢的概率最大，比赛规则是相邻的人先比，赢的人进入下一局再与赢的相邻的人比，输的直接淘汰。分析：d[i]...
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2014-06-07 10:23:27
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