随机推荐

导读：　随机推荐 篇一：dede文章内容页的随机推荐 ...

以下是中国招生考试网www.chinazhaokao.com为大家整理的《随机推荐 》，希望大家能够喜欢！更多资源请搜索成考报名频道与你分享！

随机推荐 篇一：dede文章内容页的随机推荐

2. 文章内容页的随机推荐

同样是一个模板标签就可以解决的问题。

{dede:arclist row='1000' pagesize='10' titlelen='35' orderby='rand'}

[field:title/]

{/dede:arclist}

在文章详情页推荐的文章，很多时候都是一些最新的，最热门的等等。但是还有很多冷门的旧文章，默默得躲在角落里，所以需要我们通过随机推荐的方法把这些内容展示出来。 上面这个标签的意思，row='1000'代表取出1000个文章， orderby='rand'代表对这些文章随机排序，

pagesize='10'代表只显示随机排序后的前十个文章。

这样处理之后，生成文章html时，会对取出来的文章随机排序，显示前十个，这样可以保证所有的文章推荐的内容都是随机分布的。

随机推荐 篇二：分享右边的随机推荐VIP信息标签

在后台模板管理-新建模板:

模板名称:列表[右]

文件名:list-sell-right

代码如下:

{loop $tags $k $t}

<div class="list" id="item_{$t[itemid]}">

<table>

<tr align="center">

<td width="100"><div><a href="{$t[linkurl]}" target="_blank"><img src="{imgurl($t[thumb],

1)}" width="80" height="80" alt=""/></a></div></td>

<td align="left"><a href="{$t[linkurl]}" target="_blank">{$t[title]}</a></td>

<td width="8"> </td>

</tr>

</table>

</div>

{/loop}

{if $pages}<div class="pages">{$pages}</div>{/if}

保存.

看了大家的要求,把新建标签过程说明一下:

然后新建标签,,

所选模块:除了变量外均可

数据表:当然选跟模块对应的啦;

调用条件:选VIP信息

数量:大家随意;

排序:也随意;

标签模板:选上面新建的;

好了,再点下一步,这样就会形成代码:

把形成的代码加入到模板,或者用JS调用到广告里就OK了

随机推荐 篇三：随机指数

随机指数（ＫＤ线）

随机指数，是期货和股票市场常用的技术分析工具。它在图表上是由％Ｋ和％Ｄ两条线所形成，因此也简称ＫＤ线。随机指数在设计中综合了动量观念，强弱指数和移动平均线的一些优点，在计算过程中主要研究高低价位与收市价的关系，即通过计算当日或最近数日的最高价，最低价及收市价等价格波动的真实波幅，反映价格走势的强弱势和超买超卖现象。因为市势上升而未转向之前，每日多数都会偏于高价位收市，而下跌时收市价就常会偏于低位。随机指数还在设计中充分考虑价格波动的随机震幅和中，短期波动的测算，使其短期测市功能比移动平均线更准确有效，在市场短期超买超卖的预测方面，又比强弱指数敏感。因此，随机指数作为股市的中，短期技术测市工具，颇为实用有效。

1．计算方法

随机指数可以选择任何一种日数作为计算基础，例如五日ＫＤ线公式为： Ｋ值＝１００×[(Ｃ－Ｌ5)/(Ｈ5-Ｌ5)]

Ｄ值＝１００×(Ｈ３/Ｌ３)

公式中：Ｃ为最后一日收市价：Ｌ５为最后五日内最低价

Ｈ５为最后五日内最高价；Ｈ５为最后三个(Ｃ－Ｌ５)数的总和

Ｌ３为最后三个(Ｈ５－Ｌ５)数的总和。

计算出来的都是一个０───１００的数目，而得到的数都划在图上，通常Ｋ线是用实线代表，而Ｄ线就用虚线代表。

以上为原始计算方法，亦有改良的公式。将旧的Ｋ线取消，Ｄ线变为Ｋ线；三日平均线代替Ｄ线。

2．运用原则

随机指数是用％Ｋ，％Ｄ二条曲线构成的图形关系来分析研判价格走势，这种图形关系主要反映场的超买超卖现象，走势背驰现象以及％Ｋ与％Ｄ相互交叉突破现象，从而预示中，短期走势的到顶与见底过程，其具体应用法则如下：

（１）超买超卖区域的判断──％Ｋ值在８０以上，％Ｄ值在７０以上为超买的一般标准。％Ｋ值轻２０以下，％Ｄ值在３０以下，及时为超卖的一般标准。 （２）背驰判断──当股价走势一峰比一峰高时，随机指数的曲线一峰比一峰低，或股价走势一底比一底低时，随机指数曲线一底比一底高，这种现象被称为背驰，随机指数与股价走势产生背驰时，一般为转势的讯号，表明中期或短期走势已到顶或见底，此时应选择正确的买卖时机。

（３）％Ｋ线与％Ｄ线交叉突破判断──当％Ｋ值大于％Ｄ值时，表明当前是一种向上涨升的趋势，因此％Ｋ线从下向上突破％Ｄ线时，是买进的讯号，反之，当％Ｄ值大于％Ｋ值，表明当前的趋势向下跌落，因而％Ｋ线从上向下跌破％Ｄ线时，是卖出讯号。

％Ｋ线与％Ｄ线的交叉突破，在８０以上或２０以下较为准确，ＫＤ线与强弱指数不同之处是，它不仅能够反映市场的超买或超卖程度，还能通过交叉突破达到归出买卖讯号的功能，但是，当这种交叉突破在５０左右发生，走势又陷入盘局时，买卖讯号应视为无效。

（４）Ｋ线形状判断──当％Ｋ线倾斜度趋于平缓时，是短期转势的警告讯号，这种情况在大型热门股及指数中准确度较高；而在冷门股或小型股中准确度则较低。

（５）另外随机指数还有一些理论上的转向讯号：Ｋ线和Ｄ线上升或下跌的速度减弱， 出现屈曲，通常都表示短期内会转势；Ｋ线在上升或下跌一段时期后，突然急速穿越Ｄ线，显示市势短期内会转向：Ｋ线跌至零时通常会出现反弹至２０至２５之间，短期内应回落至接近零。这时，市势应开始反弹。如果Ｋ线升至１００，情况则刚好相反。

3。评 价

（１）随机指数是一种较短期，敏感指标，分析比较全面，但比强弱指数复杂。 （２）随机指数的典型背驰准确性颇高，看典型背驰区注意Ｄ线，而Ｋ线的作用只在发出买卖讯号。

（３）在使用中，常有Ｊ线的指标，即３乘以Ｋ值减２乘以Ｄ值（３Ｋ－２Ｄ＝Ｊ），其目的是求出Ｋ值与Ｄ值的最大乖离程度，以领先ＫＤ值找出底部和头部。％Ｊ大于１００时为超买，小于１０时为超卖。

随机推荐 篇四：随机样本

随机推荐 篇五：随机数学模型

随机推荐 篇六：随机函数使用方法

1.rand()与srand()

在C语言函数库中包含了一个产生随机数的函数：

int rand( );

返回的是一个界于0～32767之间的伪随机数，包括0和32767。注意，这里产生的是伪随机数，不是真正意义上的随机数，看下面的程序：

#include "stdlib.h"

#include "stdio.h"

void main( void )

{

printf( " %6d\n", rand() );

getchar();

}

程序运行的结果是：

346

多次运行这个程序，发现每次产生的结果都是346（不同的机器可能产生的结果不一样），这就是所谓的伪随机数。伪随机数是通过一个公式来运算出来的，所以，每次产生的伪随机数都一样。那么，如何才能产生真正意义上的随机数呢？这就有一个随机种子的问题。在C语言标准函数库中，有另一个配套函数：

void srand( unsigned int seed );

所以，要产生真正意义上的随机数，那么就要求每次提供的种子不一样，一般情况下，都设置时间为随机函数的种子。看下面的一段程序：

#include "stdlib.h"

#include "stdio.h"

#include "time.h"

void main( void )

{

int i;

srand( (unsigned)time( NULL ) );

printf( “ %6d\n”, rand() );

}

Output

6929

8026

21987

30734

20587

6699

22034

25051

7988

10104

每次运行这个程序，产生的随机数都不一样，这样就达到了随机数的要求了

2.random与randomize()

打开标准库中的头文件 stdlib.h 就会发现有这样的一条语句：

#define random(num) (rand() % (num))

可见要产生给定范围的随机数，可以使用random（）。

#define randomize() srand((unsigned)time(NULL))

所以random(num)是产生一个0—num-1的一个整数

randomize() 是随机数产生发生器（在VC中没有该函数）

注意：使用上述函数将stdlib.h包含进去。

随机推荐 篇七：随机过程随机分析

随机推荐 篇八：随机筛选

随机推荐 篇九：北大随机过程随机游动讲义

随机游动

1．随机游动模型

设有一个质点在x轴上作随机游动，在t=0时在x轴的原点，在t=1,2,3,…时沿x 轴正方向或反方向移动一个单位距离，沿正方向移动一个单位距离的概率为p，沿反方向移动一个单位距离的概率为q=1-p。

质点随机游动构成一个离散时间、离散状态的随机过程。 记质点在第n步时的状态为ηn,n=0,1,2,L，

¾ 样本空间：{……-3,-2,-1,0,1,2,3……} ¾ 初始态：η0=0

¾ 一步转移概率：经过一步从状态i转移到状态j的概率

pj=i+1⎧⎪

pij=⎨q=1−pj=i−1

⎪0otherwise⎩

2．随机游动模型的分析

¾ 经过n步以后的位置特征 ¾ 经过n步返回原点的概率 ¾ 经过n步第一次返回原点的概率 ¾ 第一次返回原点所需的平均时间 ¾ 迟早返回原点的概率 ¾ 多次返回原点的概率 ¾ 经过n步达到+1的概率 ¾ 第1次通过最大值

2.1 经过n步以后的位置特征：概率分布、统计特征

质点在第n步时的状态为ηn,n=0,1,2,L，

？ 经过时间n，质点距离原点的距离为m的概率P{ηn=m}

ηn是一个随机变量，它的可能取值是：{−n,1−n,2−n,L,−1,0,,1,L,n−1,n}

若质点移动n步后到达ηn=m 的位置，则所有的移动中，正方向移动向移动

n+m

步，反方2

n−m

步，因此： 2

一维概率分布：

⎛n⎞n+mn−m⎜⎟

P{ηn=m}=⎜n+m⎟p2q2， m=-n,-n+2,-n+4,……,n-2,n；m≤n

⎜⎟⎝2⎠

均值：

ηn=∑ξk；其中ξk为每一步的移动，

k=1n

P{ξk=1}=p,P{ξk=−1}=q,k=1,2,L,n

E{ξk}=P{ξk=1}*1+P{ξk=1}*(−1)=p−q

⎧n⎫n

E{ηn}=E⎨∑ξk⎬=∑E{ξk}=n(p−q)，

⎩k=1⎭k=1

n

⎡nn⎤nn⎡n⎤

E{η}=E⎢∑ξk⋅∑ξl⎥=E⎢∑∑ξkξl⎥=∑∑E[ξkξl]

l=1⎣k=1l=1⎦k=1l=1⎣k=1⎦

2

n

考虑到

k≠l，E[ξkξl]=E[ξk]⋅E[ξl]=(p−q)；

2

k=l，E[ξkξl]=12⋅p+(−1)⋅q=p+q=1

2

∴ Eη=∑∑E[ξkξl]+∑E[ξkξk]=n(n−1)(p−q)2+n

2

k=1l=1

l≠k

k=1

[]

nnn

方差：

E[ηn−E(ηn)]=Eη2+E(ηn)−2ηn⋅E(ηn)

2

2

{}{}

＝Eηn−[E(ηn)]

2

2

()

2

＝Eηn−μηn

()

2

=n(n−1)(p−q)2+n−n2(p−q)2=n−n(p−q)2=4npq

相关函数：

m

⎡n⎤

若n<m, E[ηn⋅ηm]=E⎢∑ξk⋅∑ξl⎥

l=1⎣k=1⎦

⎡nm⎤

=E⎢∑∑ξkξl⎥

⎣k=1l=1⎦=∑∑E(ξkξl)

k=1l=1n

m

=

∑∑E(ξ

k=1l=1

l≠kn

mk=1l=1

l≠k

nm

k

ξl)+

∑E(ξ

k=1

n

k

ξk)

=∑∑(p−q)2+n =n(m−1)(p−q)2+n

若n>m, E[ηn⋅ηm]=m(n−1)(p−q)+m

2

E[ηn⋅ηm]=min[n,m]1−(p−q)2+nm⋅(p−q)2

[]

总结：

概率分布：

⎛n⎞n+mn−m⎜⎟

P{ηn=m}=⎜n+m⎟p2q2 ， m=-n,-n+2,-n+4,……,n-2,n；m≤n

⎜⎟⎝2⎠

均值：E{ηn}=n(p−q) 方差：E⎡⎣ηn−E(ηn)⎤⎦

{

2

}=4npq

2

相关函数：E[ηn⋅ηm]=min[n,m]⋅4pq+nm⋅(p−q)

2.2 经过n步返回原点的概率

根据一维分布的分析可知，第n步返回原点的概率为：

0,n为奇数⎧

⎪⎪⎛n⎞nn

P{ηn=0}=⎨⎜⎟22

n⎟pqn为偶数⎪⎜⎜⎟⎪⎩⎝2⎠

只有经过偶数步才能返回原点，经过奇数步返回原点的概率为0。

考虑经过2n步返回原点的概率，记作：

⎛2n⎞nn

u2n=P{η2n=0}=⎜⎜n⎟⎟pq

⎝⎠

2.3 第一次返回原点的概率

第2n步第一次返回原点的事件记作：

B2n={η1≠0,η2≠0,……，η2n−1≠0,η2n=0}

第2n步第一次返回原点的概率记作：

v2n=P{B2n}=P{η1≠0,η2≠0,……，η2n−1≠0,η2n=0}

第2n步返回原点的概率与第2n步第一次返回原点的概率的关系是：

u2n=v2n+v2n−2u2+L+v2u2n−2=∑v2ku2n−2k

k=1

n

利用矩生成函数求概率分布及数字特征

对于u2n与v2n，注意到v0=0,u0=1可以得到下列的矩生成函数，

U(z)=1+∑u2nz

n=1∞

∞

2n

=1+∑∑v2ku2n−2kz2n

n=1k=1

∞

∞n

=1+∑u2mz2m∑v2kz2k=1+U(z)V(z)

m=0

k=0

对于经过２ｎ步返回原点的概率u2n，

u2n=

(2n)!

n!n!==

(pq)

n

(2n)(2n−2)4⋅2(2n−1)(2n−3)3⋅1

n!

n

n

n

n!

(pq)

n

2n!2(−1)(−1/2)(−3/2)L(−1/2−(n−1))n

(pq)

n!n!⎛−1/2⎞n=⎜−pq4()⎟

n⎝⎠

u2n的矩生成函数为

U(z)=∑u2nz

n=0∞∞

2n

⎛−1/2⎞n2n

4pqz=∑⎜−()⎟nn=0⎝⎠

∞

⎛−1/2⎞2n

4pqz=∑⎜−(

)⎟nn=0⎝⎠=

V(z)=1−

1 U(z)

V(z)=1−−4pqz2

随机推荐 篇十：随机向量

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