我有一个包含独特蛋白质对的文件,即阳性数据集.我们称之为infile.下面是一个infile内容的例子：Q9VRA8 A1ZBB4 Q03043 Q9VX24 B6VQA0 Q7KML2条目以制表符分隔.随机数据集,我们称之为outfile,必须包含单个蛋白质的组合,其方式是它们无法以任何顺序匹配infile的内容.例如,对于上面的第一行,随机化的outfile不能包含以下对：Q9VRA8 A1ZBB4 A1ZBB4 Q9VRA8此外,生成的负数据集必须包含正数据集中完全相同数量的蛋白质对.为了解决这个...
我正在编写一个程序(用JavaScript),它需要将一个字符串(一个单词)随机分成几组字母,每组长度(字符数)为2,3或4个字符长.例如,澳大利亚可以返回：aus tral ia要么au str alia目前我正在“手动”执行此操作,每个字符串长度使用if语句,例如：if (word.length == 4){ //splitsections.push(word.substr(0,2));sections.push(word.substr(2,4)); }if (word.length == 5){ //either 2/3 or 3/2if (randomBetween(1,2) == 1){sections.push...
加权随机算法和洗牌算法 加权随机算法 # @Time : 2019/6/20 14:43 # @Author : panky_pan # @File : draw_manager.py # @Software: PyCharm """ 算法阐明： 加权随机算法，将一个数域（例如0-1000）进行分域，对每块区域进行编号，将区域编号与事件object进行一一映射 每块区域占数域的比值代表这个区域的权重，即该区域所代表的object在某种情况下事件发生的概率。 利用Python的random.randint(),在该数域内随机产生一个数字，判...
实验报告链接： https://www.cnblogs.com/nnn13579/p/10992122.html 对于基于时间抽取不同数，容易出现： 这是某位同学的实验结果。 当中使用了这样的语句：srand((unsigned)time(NULL));和下面这条是一个效果：srand((int)time(0));问题就出在这里。 原因很简单，计算机运算速度很快，精确到秒对于计算机来说太大了。 那么将int改成double是否有效解决呢？ No，除非你用的是Linux系统的php，精确到毫秒。 而且当要抽的量大时，...
下面的算法应该是二元搜索的变体,而不是选择中间选择和比较随机索引.该算法渐渐变差,但这只是一项任务.算法考虑当随机索引i处的元素等于搜索值时的情况,在这种情况下它返回true,而第二种情况是当索引i处的元素大于搜索值时,在这种情况下我们递归地调用搜索在i – 1的输入n上.如果元素总是大于或等于搜索值,那么算法工作正常. 然而,当随机索引处的元素小于搜索值时会发生什么？直观地,我认为输入n应该增加i 1,即使检查n是否大于数...
原文链接www.cnblogs.com/zhouzhendong/UOJ121.html 前言 完蛋了我越来越菜了贺题都不会了。 题解 $O(n ^ 2 d) $ 暴力送 60 分。 Bitset 优化一下说不定更稳。可能有 85 分。 来讲正解。 注意下文中的 "p" 表示原题中的 "k"。 首先我们来解决一个问题： 如何在较低的复杂度下判定矩阵 A,B,C 是否满足 \(A\times B = C\) 。 做法是：随机 O(1) 个行向量 \(x\)，判定 \(x \times A \times B = x\times C\) 是否成立。本题中，行向量大...
这是通过「扫雷与算法」小程序来讲解算法的第一章：如何随机化的进行布雷，主要介绍了三种不那么好的方法，希望通过这些不好的方法能让大家明白第二章要讲解的「洗牌算法」有多牛逼。 补充：「扫雷与算法」小程序会在写完后进行开源，发布在我的 GitHub 上面。方法一 最想当然的方法就是随机的在二维区间寻找一个点布雷即可，代码如下： for?(var?i?=?0;?i?<?mineNumber;?i++)?{???????var?row?=?this.rangeRandom(0,?this.rowCoun...
list1 = []import randomfor i in range(10): list1.append(random.randrange(100))print(list1) #查看一下得到的随机列表i = 0n = len(list1)while i < n: j = 0 while j < n - i - 1: if list1[j] > list1[j + 1]: list1[j], list1[j + 1] = list1[j + 1], list1[j] j += 1 ...
Asynchronous Gossip-Based Random Projection Algorithm Over Networks 概述本篇论文讨论的是在有向平衡的拓扑结构下的，带约束的分布式次梯度投影算法。首先，根据次梯度下降算法的性质，步长必定是逐渐下降的才能最终收敛于最优解；对于一个固定的步长，也是可以获得一个有限误差的最优解，但是一般不能精确。 基本问题是：$$\begin{aligned}\min f(x) = \sum^m_{i=1}{f_i(x)} \quad s.t. x\in \chi = \cap^m_{i=1}\chi_i\end{a...
算法一：比较常见，也比较容易想到。缺点：如果arrA中有重复元素，那么重复的元素只会输出一次。int[] arrA={1,2,3,4,5,6}; int[] arrB=new int[arrA.length];//用来存储arrA中出现过的元素 1.做一个arrA.length次数的循环 2.生成随机数index,范围[0,5]对应arrA中元素的索引值 3.生成一个方法，判断arrA[index]是否存在于arrB中， 如果不存在，则输出arrA[index]，并把arrA[index]添加到arrB中； ...
php固定红包 + 随机红包算法 1 需求CleverCode最近接到一个需求，需要写一个固定红包 + 随机红包算法。 1 固定红包就是每个红包金额一样，有多少个就发多少个固定红包金额就行。 2 随机红包的需求是。比如红包总金额5元，需要发10个红包。随机范围是 0.01到0.99；5元必需发完，金额需要有一定趋势的正态分布。（0.99可以任意指定，也可以是 avg * 2 - 0.01；比如avg = 5 / 10 = 0.5；（avg * 2 - 0.01 = 0.99）） 2 需求分析2.1 ...
目录 简介 决策树简单用法 决策树检测P0P3爆破 决策树检测FTP爆破 随机森林检测FTP爆破 简介 决策树和随机森林算法是最常见的分类算法； 决策树，判断的逻辑很多时候和人的思维非常接近。 随机森林算法，利用多棵决策树对样本进行训练并预测的一种分类器，并且其输出的类别是由个别决策树输出的类别的众数决定。 决策树简单用法 使用sklearn自带的iris数据集# -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.datasets import load_iris fro...
给定两个点p1与p2的坐标，确定这两点所构成的直线，要求对于输入的任意点p3，都可以判断它是否在该直线上。初中解析几何知识告诉我们，判断一个点在直线上，只需其与直线上任意两点点斜率都相同即可。实际操作当中，往往会先根据已知的两点算出直线的表达式（点斜式、截距式等等），然后通过向量计算即可方便地判断p3是否在该直线上。 生产实践中的数据往往会有一定的偏差。例如我们知道两个变量X与Y之间呈线性关系，Y=aX+b，我们...
任务一随机森林算法梳理一、集成学习的概念二、个体学习器概念三、boosting bagging四、结合策略(平均法，投票法，学习法)五、随机森林思想六、随机森林的推广七、优缺点八、sklearn参数九、应用场景 一、集成学习的概念 ? 集成学习（ensemble learning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类系统。? 上图显示出集成学习的一般结构：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们组合起来。个体学习器通常...
var i=100;//单一单位概率储蓄值 var n=100;//测试次数 var s=0;//计数器 function myRandom(min,max){//随机数生成器 return Math.round(Math.random()*(max-min)+min); } function sRandom(v){//v=>随机概率 if(myRandom(0,i)<v){//触发的情况 i=i+100-v; s++; }else{i=i-v};//未触发 } for(var a=0;a<n;a++){ sRandom(15); } console.log(s);