假设我有一个带有整数字段的数据库表-将其称为“flavour”，并且该字段的值只能是数字1到10。有没有办法从数据库中选择一个随机行，有20%的几率是第六味，30%的几率是第二味，50%的几率是第一味？抱歉回复晚了-非常感谢您的帮助。Eugen的回答似乎最能满足我的需要；我知道ORDERBYrand()的危险，但我正在编写的应用程序不会在大型数据源上运行，或者必须支持许多并发用户。所以我会接受它并接受性能损失。 最佳答案 SELECTIF(@rnd为您提供所需概率的flavor。SELECT*FROMtablenameORDERBY
我有一个MySQL表，其中有一个名为cur_odds的行，它是一个百分比数字，表示该行将被选中的概率百分比。例如，当您运行100个查询时，我如何进行查询以大约该频率实际选择行？我尝试了以下操作，但是概率为0.35的行最终在大约60-70%的时间内被选中。SELECT*FROMtableORDERBYRAND()*cur_oddsDESC表中所有cur_odds的值相加正好为1。 最佳答案 如果cur_odds很少改变，您可以实现以下算法:1)创建另一列prob_sum，为此prob_sum[0]:=cur_odds[0]for1pr
我需要编写代码来确定两个字符串是否匹配，其中一个字符串可能包含与第二个字符串的小偏差，例如“南非”对“南非”或“英格兰”对“英格兰”。目前，我正在考虑以下方法确定字符串1中的字符与字符串2中的字符匹配的百分比通过将1的结果与2个字符串的长度比较相结合来确定匹配的真实概率，例如尽管“SA”中的所有字符都在“SouthAfrica”中找到，但它不太可能匹配，因为“SA”也可以在一系列其他国家/地区名称中找到。我很想知道执行此类字符串匹配的当前最佳实践是什么。 最佳答案 可以看看Levenshteindistance.这是两个字符串之间的
1.古典概型、几何概型古典概型——有限等可能（有限个可能事件，且每个事件都是等可能概率事件）几何概型——无限等可能2.条件概率若P(B)>0P(B)>0P(B)>0，称在BBB发生的条件下，AAA发生的概率为条件概率，且P(A∣B)=P(AB)P(B)P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(AB).3.全概率公式若B1,B2,…BnB_1,B_2,…B_nB1,B2,…Bn为ΩΩΩ的一个完备事件组，则对任一事件AAA，有P(A)=∑(i=1)nP(Bi)P(A∣Bi)P(A)=∑_{(i=1)}^nP(B_i)P(A|B_i)P(A)=∑(i=1)n
今天早些时候，我与一位开发人员进行了讨论，重新识别在具有相同负载的特定接口(interface)上发出的TCP数据包。他告诉我，由于TCP数据包在系统级构建的方式，找到具有相同负载的TCP数据包(即使多次发送相同数据)的可能性非常低。我知道这可能是由于系统的MTU设置(通常为1500字节)等原因造成的，但我真正在看什么样的概率统计数据？是否有任何特定协议(protocol)可以更轻松地识别匹配的有效负载？ 最佳答案 是在tcp上运行的协议(protocol)定义了负载的唯一性，而不是tcp协议(protocol)本身。例如，您可能天
我通过TCP通过Internet通过无线VPN通过VPN传输相当大量的谷歌ProtocolBuffer消息，我觉得我得到了相对较高的错误率(例如，bool字段从false切换为true或类似的东西)。大约在10,000分之一到50,000分之一之间。这可能吗？维基百科指出TCP的校验和很弱，但这通常在底层协议(protocol)中得到修复:TCP校验和是现代标准的弱校验。具有高误码率的数据链路层可能需要额外的链路纠错/检测功能。弱校验和通过在TCP和IP下面的第2层普遍使用CRC或更好的完整性校验来部分补偿，例如在PPP或以太网帧中使用的那样。有没有人知道预期错误率应该是多少？如果上述
我正在尝试让我的第一个图像分类模型正常工作，但是，VNClassificationObservation不工作，而VNCoreMLFeatureValueObservation是。这是关于我的模型的一些信息:MLModelDescription:MLModelDescriptioninputDescriptionsByName:{"input_1__0"="input_1__0:Image(Color,299x299)";}outputDescriptionsByName:{"output_node0__0"="output_node0__0:MultiArray(MLMultiArr
我正在尝试制作一款游戏，您可以在其中升级您的特定元素。新元素的质量将是随机的，并基于以下内容:10%worse-35%betterthencurrentitemlevel=55%chance36%betterto90%betterthencurrentitemlevel=35%chance91%betterto200%betterthencurrentitemlevel=5%chance201%betterto500%betterthencurrentitemlevel=2.5%chance500%betterto2000%betterthencurrentitemlevel=2.5%
在一次采访中，我被要求先用笔/纸解决以下问题，然后通过程序验证结果。题目如下:有A、B、C三个人，每个人分别有6/7、4/5、3/4的概率射中目标。如果他们每人开一枪，恰好有两人会击中目标的概率是多少？答案是:P(...)=P(A)*P(B)*(1-P(C))+P(B)*P(C)*(1-P(A))+P(C)*P(A)*(1-P(B))=27.0/70.0=38.57142857142857142857142857142857142857....%下面是我对这个问题的解决方案:#include#include#include#includeintmain(){std::mt19937en
我正在创建一个python脚本，它从位于此处的男性名字列表中随机挑选1000个名字:http://www.census.gov/genealogy/www/data/1990surnames/names_files.html这一切都很好，但我希望它能够根据人口普查文本文件(第二列)提供的概率列来选择名称。在过去的几个小时里，我一直在努力解决这个问题，但我没有取得任何真正的进展，甚至在寻找其他答案。任何人都可以帮助我或指出正确的方向吗？提前致谢:) 最佳答案 一个简单的加权选择算法是:为每个名称分配其相对概率，使得所有概率之和为1。此
