红包概率抽取算法精确到指定范围内，现在的算法是通过random随机数判断属于哪个范围内进行抽奖计算，统计5K条结果显示0.2-0.5(40%)中奖概率比1-2(10%)中奖概率高!查找原因如下：算法里是在基数的基础上向上浮动100（分），落在0.2-0.5范围内的中奖金额浮动1元后落在了1-2范围内导致0.2-0.5(40%)中奖概率比1-2(10%)中奖概率高!修改方案如下：生成1W个随机数，并将1W按比例划分，随机数落在哪个端就使用哪个段里的范围，再在
系统 2019-08-29 22:09:39 2629
项目终于需要这样的效果了，采用ViewPager去实现吧，让网上那些乱七八糟的屏幕切换类都终结了吧，ViewPager是google官方的！下面是我借鉴的文章：起初最早接触到左右两个屏幕切换的是在《创新源于模仿之三：实现左右两个屏幕的切换》这篇文章上，感谢作者为我们提供了这么好的DEMO。什么是ViewPager呢？它是实现左右两个屏幕平滑地切换的一个类，它是Google提供的，作为Android的一个补充。先上个效果图把，让大家有个直观的认识。我们在网上
系统 2019-08-29 22:07:42 2629
先看图：小球碰到边上反弹，下面的横杆接住小球让其再反弹上去。很简单，大家都见过的啦。这里主要练习SurfaceView，Callback以及在SurfaceView中使用线程，看主要的View类：packagecom.wt.app;importandroid.content.Context;importandroid.graphics.Canvas;importandroid.graphics.Color;importandroid.graphics.Pa
系统 2019-08-29 21:58:05 2629
我的主站，算是一个友情链接吧。http://blog.littlebill.me/?utm_source=iteye-friend&utm_medium=article&utm_term=myBlog&utm_content=adwordpress&utm_campaign=March_2015我的blog主站
系统 2019-08-12 09:29:42 2629
最近做mysql代理层读写分离，发现在C，C++领域libevent很厉害的样子。1.安装libeventlinux下源码安装或者直接yum安装。libevent只是一套对一些底层技术的封装，自己本身并不像其他linux使用yum安装的软件一样会在/usr/bin/下有可执行文件，他只是一套动态链接库。即你可以在你的C程序中使用他.yuminstalllibeventyuminstalllibevent-devel如果是源码安装，可能会麻烦点，因为你在指定
系统 2019-08-12 09:27:27 2629
相似度从字面上理解就是两个事物的相似程度。在信息检索中，相似度表示的是两个文档之间的相似程度或者查询与文档的相似程度。首先回想一下检索过程：1：首先用户输入查询词。2：搜索引擎根据查询词查找相应的文档。3：搜索引擎把查询结果以一定的方式显示给用户。那么一篇文档是否满足用户的查询需求可以用文本与查询的相似程度来衡量。而相似度到最后总能够计算成一个实数，所以可以根据文档与查询的相似度进行排序。与查询相似度较高的文档排在前面，较低的排在后面。相似度的计算方式五花
系统 2019-08-12 09:26:55 2629
1.什么是索引？定义：索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构目的：加快对表中记录的查找或排序2.索引的类型？1.唯一索引：唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。createuniqueclusteredindexmyclumn_cindexonmytable(mycolumn)2.非唯一索引：非唯一索引是相对唯一索引，允许其中任何两行具有相同索引值的索引createindexmyclumn_cindexonmytable(mycol
系统 2019-08-12 01:55:15 2629
Oracle——distinct的用法distinct这个关键字来过滤掉多余的重复记录只保留一条，但往往只用它来返回不重复记录的条数，而不是用它来返回不重记录的所有值。其原因是distinct只有用二重循环查询来解决，而这样对于一个数据量非常大的站来说，无疑是会直接影响到效率的。下面先来看看例子：table表字段1字段2idname1a2b3c4c5b库结构大概这样，这只是一个简单的例子，实际情况会复杂得多。比如我想用一条语句查询得到name不重复的所有数
系统 2019-08-12 01:53:45 2629
为了得到最大的性能，一般数据库都有并发机制，不过带来的问题就是数据访问的冲突。为了解决这个问题，大多数数据库用的方法就是数据的锁定。数据的锁定分为两种方法，第一种叫做悲观锁，第二种叫做乐观锁。什么叫悲观锁呢，悲观锁顾名思义，就是对数据的冲突采取一种悲观的态度，也就是说假设数据肯定会冲突，所以在数据开始读取的时候就把数据锁定住。而乐观锁就是认为数据一般情况下不会造成冲突，所以在数据进行提交更新的时候，才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突了，则让用户
系统 2019-08-12 01:53:18 2629
http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3691Stoer-Wagner算法不理解不理解呀大体步骤是这样子的1，用类似Prim的过程求得最后更新点和倒数第二更新点2，求最后更新点和其它点的割集3，将最后一个点合并到倒数第二个更新点上代码：#include#include#includeusingnamespacestd;constintINF=0x7fffff
系统 2019-08-12 01:51:52 2629
