彩票中奖率的真相:用 JavaScript 看透彩票背后的随机算法

原本这篇文章是打算叫「假如我是彩票系统开发者」,但细想一下,如果在文章中引用太多的 JavaScript 的话,反而不是那么纯粹,毕竟也只是我的一厢情愿,彩票开发也不全如本文所讲,有所误导的话便也是得不偿失了。

所以索性就叫「彩票中奖率的真相:用 JavaScript 看透彩票背后的随机算法」,也算明朗了一些,声明一下,真实的彩票系统不是这么开发出来的,也不具备明面上的规律,我们应该相信彩票的公正性,尽管其可能不是基于随机!

杂谈

最近大抵是迷上彩票了,幻想着自己若能暴富,也可以带着家庭"鸡犬升天"了,不过事与愿违,我并没有冲天的气运,踏踏实实工作才是出路?

买彩票的时候,我也考虑了很久,到底怎么样的号码可以在1700万注中脱颖而出,随机试过,精心挑选的也试过,找规律的模式也试过,甚至我还用到了爬虫去统计数据,啼笑人非!

我们默认彩票系统是基于统计学来实现一等奖的开奖,那么历史以来的一等奖理所当然应该是当期统计率最低的一注,所以,最开始的时候我是这么想的:

  1. 获取历史以来所有的中奖彩票号码

  2. 使用代码去统计出所有号码的中奖次数

  3. 按照出现几率最低的数字来排序

  4. 依次组成某几注新号码

天马行空,却也是自己发财欲望的一种发泄渠道罢了,称之为异想天开也不为过,扯了挺多,哈哈!

上面的思路我已经实践过了,用了差不多一年的时间,没有用!别用!当然你也可以试试,如果你中了,恭喜,你才是天选之人!

彩票的规则

我们这里的彩票规则统一使用「双色球」的规则来说明,其购买的规则如下:

  1. 红球为六位,选项从 1 - 33 中挑选,不可重复

  2. 蓝球为一位,选项从 1 - 16 中挑选

  3. 红蓝双色球一共七位组成一注

一等奖一般中全部购买的注里面挑选一注,这一注可能被多个人买,也有可能是一个人买了该注的倍数。

所以粗略统计,彩票的中奖几率计算公式如下所示:

使用组合数公式来计算,从n个元素中取k个元素的的组合数公式为:

C(kn)=n!k!(n−k)!C\binom{k}{n}=\frac{n!}{k!(n-k)!}C(nk)=k!(n−k)!n!

根据公式,我们可以很容易的写出来一个简单的算法:

function factorial(n) {if (n === 0 || n === 1) {return 1} else {return n * factorial(n - 1)}
}function combination(n, k) {return factorial(n) / (factorial(k) * factorial(n - k))
}console.log(combination(33, 6) * combination(16, 1)) // 17721088
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所以可以得出的结论是,双色球头奖的中奖几率为: 117721088\frac{1}{17721088}177210881

数据量

我们通过上面的算法得知了彩票的总注数为 17721088,那么这么多注数字组成的数据到底有多大呢?

简单计算下,一注彩票可以用14个数字来表示,如 01020304050607,那么在操作系统中,这串数字的大小为 14B,那么粗略可知的是,如果所有的彩票注数都在一个文件中,那么这个文件的大小为:

const totalSize = 17721088 * 14 / 1024 / 1024 // 236.60205078125MB
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很恐怖的数量,有没有可能更小?我们研究一下压缩算法!

01这个数字在内存中的占用是两个字节,也就是 2B,那如果我们把 01 用小写 a 代替,那么其容量就可以变成 1B,总体容量可减少一半左右!

这样子的话,我们上面的一注特别牛的号码 01020304050607 就可以表示为 abcdefg !

这就是压缩算法最最最基本的原理,压缩算法有很多种,大体分为有损压缩和无损压缩,对于我们数据类的内容来讲,我们一般都会选择无损压缩!

  • 有损压缩算法:这些算法能够在压缩数据时丢弃一些信息,但通常能在不影响实际使用的前提下实现更高的压缩比率,其中最常见的是图像、音频和视频压缩算法

  • 无损压缩算法:这些算法不会丢弃任何信息,它们通过查找输入数据中的重复模式,并使用更短的符号来表示它们来实现压缩。无损压缩算法常用于文本、代码、配置文件等类型的数据

首先,让我们先准备一些测试数据,我们使用下面这个简单的组合数生成算法来获取出1000个组合数:

function generateCombinations(arr, len, maxCount) {let result = []function generate(current, start) {// 如果已经生成的组合数量达到了最大数量,则停止生成if (result.length === maxCount) {return}// 如果当前已经生成的组合长度等于指定长度,则表示已经生成了一种组合if (current.length === len) {result.push(current)return}for (let i = start; i < arr.length; i++) {current.push(arr[i])generate([...current], i + 1)current.pop()}}generate([], 0)return result
}
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接下来,我们需要生成 1000 注双色球,红球是从 1 - 33 中取组合数,蓝球是从 1 - 16 中依次取数

function getDoubleColorBall(count) {// 红球数组:['01', '02' .... '33']const arrRed = Array.from({ length: 33 }, (_, index) => (index + 1).toString().padStart(2, '0'))const arrRedResult = generateCombinations(arrRed, 6, count)const result = []let blue = 1arrRedResult.forEach(line => {result.push(line.join('') + (blue++).toString().padStart(2, '0'))if (blue > 16) {blue = 1}})return result
}
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我们将获取的彩票内容放在文件中以便于下一步操作:

const firstPrize = getDoubleColorBall(1000).join('')
fs.writeFileSync('./hello.txt', firstPrize)
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这样子,我们就得到了第一版的文件,这是其文件大小:

试一下我们初步的压缩算法,我们将刚刚设定好的规则,也就是数字到字母的替换,用 JavaScript 实现出来,如下:

function compressHello() {const letters = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFG'const doubleColorBallStr = getDoubleColorBall(1000).join('')let resultStr = ''for (let i = 0; i < doubleColorBallStr.length; i+=2) {const number = doubleColorBallStr[i] + doubleColorBallStr[i+1]resultStr += letters[parseInt(number) - 1]}return resultStr
}const firstPrize = compressHello()
fs.writeFileSync('./hello-1.txt', firstPrize)
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这样我们就得到了一个全新的 hello 文件,他的大小如下所示,正好印证了我们的想法!

如果按照这个算法的方法,我们能将之前的文件压缩至一半大小,也就是 118.301025390625MB但是这就是极限了吗?不,上面我们讲过,这只是最基本的压缩,接下来,让我们试试更精妙的方法!

更精妙的方法

这里我们不对压缩算法的原理做过多的解释,如果诸位感兴趣的话,可以自己寻找类似的文章阅读,鉴于网上的文章质量参差不齐,我就不做推荐了!

这里我们需要了解的是,我们正在研究的是一个彩票系统,所以他的数据压缩应该具备以下几个特征:

  • 具备数据不丢失的特性,也就是无损压缩

  • 压缩率尽可能小,因为传输的文件可能非常大,如我们上面举的例子

  • 便于信息的传输,也就是支持HTTP请求

常做前端的同学应该知道,我们在 HTTP 请求头里面常见的一个参数 content-encoding: gzip,在项目的优化方面,也会选择将资源文件转换为 gzip 来进行分发。在日常的使用中,我们也时常依赖 WebpackRollup 等库,或者通过网络服务器如 nginx 来完成资源压缩,gzip 不仅可以使得发送的内容大大减少,而且客户端可以无损解压访问源文件。

那么,我们能不能使用 gzip 来完成压缩呢?答案是可以,Node.js 为我们提供了 zlib 工具库,提供了相应的压缩函数:

const zlib = require('zlib')const firstPrize = compressHello()
fs.writeFileSync('./hello-2.txt.gz', zlib.gzipSync(firstPrize))
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得到的结果是:

我们完成了 14KB -> 3KB 的压缩过程!是不是很有意思?不过还是那句话,有没有可能更小?当然可以!

content-encoding 响应头一般是服务器针对返回的资源响应编码格式的设置信息,常见的值有以下三种:

  • gzip 所有浏览器都支持的通用压缩格式

  • brotli 比 gzip 压缩性能更好,压缩率更小的一个新的压缩格式,老版本浏览器不支持

  • deflate 出于某些原因,使用不是很广泛,后有基于该算法的 zlib 压缩格式,不过也使用度不高

浏览器支持的压缩格式不只是这些,不过我们列举出的是较为常用的,我们尝试使用一下这三种压缩格式:

const firstPrize = compressHello()
fs.writeFileSync('./hello-2.txt.gz', zlib.gzipSync(firstPrize))
fs.writeFileSync('./hello-2.txt.def', zlib.deflateSync(firstPrize))
fs.writeFileSync('./hello-2.txt.br', zlib.brotliCompressSync(firstPrize))
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我们可以看到,deflate 和 gzip 的压缩率不相上下,令人惊喜的是,brotli的压缩竟然达到了惊人的 1KB ! 这不就是我们想要的吗?

还可能更小吗?哈哈哈哈,当然,如果不考虑HTTP支持,我们完全可以使用如 7-zip 等压缩率更低的压缩算法去完成压缩,然后使用客户端做手动解压。不过点到为止,更重要的工作我们还没有做!

在这之前,我们需要先了解一下解压过程,如果解压后反而数据丢失,那就得不偿失了!

// 执行解压操作
const brFile = fs.readFileSync('./hello-2.txt.br')
const gzipFile = fs.readFileSync('./hello-2.txt.gz')
const deflateFile = fs.readFileSync('./hello-2.txt.def')const brFileStr = zlib.brotliDecompressSync(brFile).toString()
const gzipFileStr = zlib.gunzipSync(gzipFile).toString()
const deflateFileStr = zlib.inflateSync(deflateFile).toString()console.log(brFileStr)
console.log(gzipFileStr)
console.log(deflateFileStr)console.log(brFileStr === gzipFileStr, brFileStr === deflateFileStr) // true, true
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如上,我们知晓尽管压缩算法的效果很惊人,但是其解压后的数据依然是无损的!

完整的数据

让我们构建出完整的 17721088 注数据测试一下完整的压缩算法的能力如何?这里我们使用 brotli 和 gzip 算法分别进行压缩测试!

首先,应该修改我们生成数据的函数,如下:

function generateAll() {const arrRed = Array.from({ length: 33 }, (_, index) => (index + 1).toString().padStart(2, '0'))const arrRedResult = generateCombinations(arrRed, 6, Number.MAX_VALUE)const result = []arrRedResult.forEach(line => {for (let i = 1; i <= 16; i++) {result.push(line.join('') + i.toString().padStart(2, '0'))}})return result
}console.log(generateAll().length) // 17721088
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接下来我们要经过初步压缩并将其写入文件中:

function compressAll() {const letters = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFG'const allStr = generateAll().join('')let resultStr = ''for (let i = 0; i < allStr.length; i += 2) {const number = allStr[i] + allStr[i+1]resultStr += letters[parseInt(number) - 1]}return resultStr
}const firstPrize = compressAll()
fs.writeFileSync('./all-ball.txt', firstPrize)
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正如我们预料的,经过初步压缩之后,文件大小达到了大约 118MB,但是其实际占用 124MB,是属于计算机存储的范畴,我们现在不在本篇文章中讨论,感兴趣的同学可以自己查一查,根据字节数计算,其大小为:

const totalSize = 124047616 / 1024 / 1024 // 118.30102539 MB
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目前来看是符合预期的,我们来看看两个压缩算法的真本事!

const firstPrize = compressAll()
fs.writeFileSync('./all-ball.txt.gz', zlib.gzipSync(firstPrize))
fs.writeFileSync('./all-ball.txt.br', zlib.brotliCompressSync(firstPrize))
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其实是很震惊的一件事情,尽管我对 brotli 的期待足够高,也不会想到他能压缩到仅仅 4M 大小,不过对于我们来说,这是一件幸事,对于之后的分发操作有巨大的优势!

随机来两注

从彩票站购买彩票的时候,随机来两注的行为是非常常见的,但是当你尝试随机号码的时候,会发生什么呢?

我们先从彩票数据的分发讲起,首先彩票数据的分发安全性和稳定性的设计肯定是毋庸置疑的,但是这不是我们目前需要考虑的问题,目前我们应该解决的是,如果才能更低程度的控制成本!

假设设计这套系统的人是你,如果控制随机号码的中奖率?我的答案是,从已有的号码池里面进行选择!

如果让每个彩票站获取到其对应的号码池,答:数据分发!如果采用数据分发的模式的话,需要考虑的问题如下:

  • 什么时候进行分发

  • 数据回源如何做

  • 如何避免所有数据被劫持

  • 数据交给彩票站的策略

据2021年公开信息,彩票站的数量已经达到20万家(未查证,无参考价值),我们假设目前的彩票站数量为 30 万家!

什么时候进行分发

我们知道的是,彩票的购买截止时间是在晚上八点,开奖时间是在晚上的九点十五,在晚上八点之后,我们只能购买到下一期的彩票,那么这个节点应该从晚上的八点开始,计划是这样子的:

  1. 从目前已有的彩票库里面,按照号码出现几率从高到低排列

  2. 挑选出前50万注分发给 30 万彩票站,这个时间彩票站的数据都是统一的

  3. 每个小时同步一次数据,同步的是其他彩票站"特意挑选的数据"

50万注的数据量有多大?试试看:

function getFirstSend() {const letters = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFG'const doubleColorBallStr = getDoubleColorBall(500000).join('')let resultStr = ''for (let i = 0; i < doubleColorBallStr.length; i+=2) {const number = doubleColorBallStr[i] + doubleColorBallStr[i+1]resultStr += letters[parseInt(number) - 1]}return resultStr
}const firstPrize = getFirstSend()
fs.writeFileSync('./first-send.txt.br', zlib.brotliCompressSync(firstPrize))
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仅一张图片的大小,获取这些数据解压同步到彩票机时间不足1s!

解压示例如下:

function decodeData(brFile) {const result = []const content = zlib.brotliDecompressSync(brFile)// 按照七位每注的结构拆分for (let i = 0; i < content.length; i += 7) {result.push(content.slice(i, i + 8))}return result
}const firstSend = fs.readFileSync('./first-send.txt.br')
const firstDataList = decodeData(firstSend)
console.log(firstDataList.length) // 500000
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如何将获取到的字符形式的彩票转换为数字,如 abcdefga 转换为 ['01', '02', '03', '04', '05', '06, '01']

function letterToCode(letterStr) {const result = []const letters = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFG'for (let i = 0; i < letterStr.length; i++) {result.push((letters.indexOf(letterStr[i]) + 1).toString().padStart(2, '0'))}return result
}
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至于分发?我们可以参考一下市面上已有的一些概念做一下对比,下面是笼统的一个网络服务器的TPS预估值,也就是说彩票服务器在1秒内可以处理的最大请求数:

  • 低性能:TPS 在 50 以下,适用于低流量的应用场景,例如个人博客、小型企业网站等。

  • 中性能:TPS 在 50~500 之间,适用于一般的网站和应用场景,例如中小型电商网站、社交网络等。

  • 高性能:TPS 在 500~5000 之间,适用于高流量的网站和应用场景,例如大型电商网站、游戏网站等。

  • 超高性能:TPS 在 5000 以上,适用于超高流量的网站和应用场景,例如互联网巨头的网站、在线游戏等。

按照这种模式的话,50万彩票站的数据同步在100秒内就可以完成,当然,诸位,这里是单机模式,如果做一个彩票服务的话,单机肯定是不可能的,想要提高TPS,那就做服务器集群,如果有100台服务器集群的话,处理这些请求仅仅需要 1 秒!(任性吗?有钱当然可以任性!)(这些数据的得出都是基于理论,不提供参考价值)

数据回源如何做

非常简单!我们需要获取的数据是哪一些呢?没有经过随机算法,直接被购买的彩票数据!也就是我们经常听到的"守号"的那些老彩民!

同样,根据媒体查询得知(不做参考),彩票站的客流量是每小时1至10人,经营时间,早上九点至晚上九点,最大客流量预计为100人每天!

那么所有彩票站的总体客流量在 100 * 500000 = 50000000,大约为五千万人次,大约有50%是属于"守号"人,这里面可能还需要排除掉彩票站中已知的号码,不过在这里我们先不处理,先做全部的预估,那么

服务器需要承载的最大TPS为:

// 服务器集群数量
const machineCount = 100
// 总访问量,50%中的号码才会上报
const totalVisit = 50000000 * 0.5 // 25000000
// 总的时间,因为我们计算的是 10个小时的时间,所以应该计算的总秒数为 36000 秒!
const totalSeconds = 10 * 60 * 60console.log(totalVisit / totalSeconds / machineCount) // 6.944444444444445
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TPS仅为7!!这还是没有排除掉已经知悉的号码的情况,具体的上报逻辑,参考下图:

数据交给彩票站的策略(避免数据被劫持)

所有的彩票数据当然不能全部都交给彩票站,我们需要对所有的数据做一个分层,其他彩票站"特意挑选的数据"就是我们要分层分发的数据!这样子也就能解决 "如何避免所有数据被劫持" 的问题!

那么我们如何对数据进行分层呢?

简而言之,就是我们将陕西西安彩票站的购票信息同步给山西太原,将上海市购票信息同步给江苏苏州!当然这里面需要考虑的点非常多,不仅仅是两地数据的交换,逻辑也比较复杂,通常需要考虑的点是:

  • 数据同步难度,跨地区同步对服务器压力巨大,如华南向华北同步

  • 数据相似程度,两地的数据如果历史以来相似度区别很大,反而不能达到覆盖的目的,因为我们最终是想要这注号码被购买更多次

  • 数据同步时差,如新疆等地,鉴于网络问题,比其他地要慢很多的情况,这样就会漏号,那么就应该把这些地方的数据同步到更繁华的区域,如上海市,但是这一点看似是和第一二点相悖的

就说这么多,说的多了其实我也不懂。或者说还没想出来,如果有这方面比较厉害的大佬,可以提供思路!我们先看看随机的号码结果如何:

我们来尝试随机获取你需要的两注:

function random(count) {let result = []for (let i = 0; i < count; i++) {const index = Math.floor(Math.random() * firstDataList.length)console.log(firstDataList[index])result.push(letterToCode(firstDataList[index]))}return result
}console.log(random(2))
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OK,你觉得可以中奖吗?哈哈哈,还是有可能的,继续往下看吧!

特意挑的两注

我是一个典型的"守号"人,每天都拿着自己算出来的几注号码,去购买彩票,那么我可以中奖吗?(目前没中)

根据上面的描述,我们应该知道,"守号"人购买的号码需要判断系统是否存在数据,如果存在的话,就不会触发上报,如果数据不存在,则会上报系统,由系统将当前号码分发给相邻市或数据近似的城市,预期当前号码可以被更多的人所购买,一注号码如果被购买的越多,其中奖的概率也就越低!

不过特意挑选是要比随机挑选的中奖概率要大,但是也大不到哪里去。

我要一等奖

彩票的一等奖是基于统计的,即使彩票中心存在空号,也需要考虑空号所产生的二等奖至六等奖的数量,这是一个非常庞大的数据量,也是需要计算非常多的时间的,那么我们如何模拟呢?

我们取50万注彩票,模拟一下这些彩票被购买的情况,可能会产生空号,可能会重复购买,或者购买多注等,尝试一下计算出我们需要付出的总金额!

彩票中中奖规则是这样子的,浮动奖项我们暂时不考虑,给一等奖和二等奖都赋予固定的金额:

  1. 6 + 1 一等奖 奖金500万

  2. 6 + 0 二等奖 奖金30万

  3. 5 + 1 三等奖 奖金3000元

  4. 5 + 0 或 4 + 1 四等奖 奖金200元

  5. 4 + 0 或 3 + 1 五等奖 奖金10元

  6. 2 + 1 或 1 + 1 或 0 + 1 都是 六等奖 奖金 5 元

根据这个规则,我们可以先写出对奖的函数:

/*** @param {String[]} target ['01', '02', '03', '04', '05', '06', '07']* @param {String[]} origin ['01', '02', '03', '04', '05', '06', '07']* @returns {Number} 返回当前彩票的中奖金额*/
function compareToMoney(target, origin) {let money = 0let rightMatched = target[6] === origin[6]// 求左边六位的交集数量let leftMatchCount = target.slice(0, 6).filter(c => origin.slice(0,6).includes(c)).lengthif (leftMatchCount === 6 && rightMatched) {money += 5000000} else if (leftMatchCount === 6 && !rightMatched) {money += 300000} else if (leftMatchCount === 5 && rightMatched) {money += 3000} else if (leftMatchCount === 5 && !rightMatched) {money += 200} else if (leftMatchCount === 4 && rightMatched) {money += 200} else if (leftMatchCount === 4 && !rightMatched) {money += 10} else if (leftMatchCount === 3 && rightMatched) {money += 10} else if (leftMatchCount === 2 && rightMatched) {money += 5} else if (leftMatchCount === 1 && rightMatched) {money += 5} else if (rightMatched) {money += 5}return money
}
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那么,应该如何得到利益最大化,步骤应该是这样子:

  • 随机生成一组中奖号码

  • 对于每个购买的数字,检查是否与中奖号码匹配,并计算它的奖金金额

  • 对于所有购买的数字的奖金金额进行求和

  • 重复这个过程,直到找到最优的中奖号码

随机这个中奖号码非常重要,他决定着我们计算出整体数据的速度,所以我们按照下面的步骤进行获取:

  • 将所有的号码按照购买数量进行排序(其实这里真实的场景应该联合考虑中奖号码的分布趋势才更精确)

  • 从空号开始查询,依次进行计算

先模拟出我们的购买数据:

function getRandomCode(count = 500000) {const arrRed = Array.from({ length: 33 }, (_, index) => (index + 1).toString().padStart(2, '0'))// generateCombinations 是我们上面定义过的函数const arrRedResult = generateCombinations(arrRed, 6, count)const result = []let blue = 1arrRedResult.forEach(line => {result.push([...line, (blue++).toString().padStart(2, '0')])if (blue > 16) {blue = 1}})return result
}function randomPurchase() {const codes = getRandomCode()const result = []for (let code of codes) {let count = Math.floor(Math.random() * 50)result.push({code,count,})}return result
}console.log(randomPurchase())
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我们将得到类似于下面的数据结构,这对于统计来说较为方便:

[{code: ['01', '02','03', '04','05', '10','05'],count: 17},{code: ['01', '02','03', '04','05', '11','06'],count: 4}
]
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接下来,就是很简单的统计了,逻辑很简单,但对于数据量极为庞大的彩票来说,需要的时间!

// 空号在前,购买数量越多越靠后
const purchaseList = randomPurchase().sort((a, b) => a.count - b.count)
const bonusPool = []for (let i = 0; i < purchaseList.length; i++) {// 假设这就是一等奖,那么就需要计算其价值const firstPrize = purchaseList[0]let totalMoney = 0for (let j = 0; j < purchaseList.length; j++) {// 与一等奖进行对比,对比规则是参照彩票中奖规则const money = compareToMoney(purchaseList[j].code, firstPrize.code) * purchaseList[j].counttotalMoney += money}bonusPool.push({code: firstPrize.code,totalMoney,})
}const result = bonusPool.sort((a, b) => a.totalMoney - b.totalMoney)
// 至于怎么挑,那就随心所欲了
console.log(result[0].code, result[0].totalMoney)
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至于最后的一等奖怎么挑,那就随心所欲了,不过上面的算法在我的 M1 芯片计算需要的时间也将近10分钟,如果有更强大的机器,更厉害的算法,这个时长同样可以缩短,不展开了,累了,就这样吧!

黄粱一梦

终归是黄粱一梦,最终还是要回归生活,好好工作!不过谁知道呢,等会再买一注如何?

彩票系统纯属臆测,不可能有雷同!

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正文: 简洁模板程序源码Emlog内核&#xff0c;模板的样子也是非常新颖简洁的&#xff0c;并且完美兼容EMLOG5.3.1程序版本&#xff0c;需配合模板设置插件进行使用。 使用方法&#xff1a; 首先需要安装好EMlog系统和模板设置插件&#xff0c;登录后台直接上传模板应用即可。…

dedecms织梦实现url不变电脑和手机显示不同模板

1、只需要电脑站是伪静态就行了&#xff0c;其他伪静态教程也行&#xff0c;只要电脑站是伪静态就行了 2、打开 /include/extend.func.php 在最下面加入一个方法 /*** 判断是否为移动设备访问* return bool*/ function isMobile() {if (isset($_SERVER[HTTP_X_WAP_PROFILE])) …

最新娱乐网纯净无后门emlog模板源码带手机版,会员中心

介绍&#xff1a; 该模板是之前芒果娱乐网自用源码&#xff0c;无毒无后门&#xff0c;放心使用&#xff01; 带手机版&#xff0c;会员中心&#xff01; 安装方法 1.将源码上传好&#xff0c;导入数据库&#xff0c; 2.找到config.php文件&#xff0c;将数据库配置改成你自己…

织梦制作单页面模板的2种方法

在用dedecms织梦程序制作企业模板时需要用到公司介绍、联系我们、关于我们等相关单页面&#xff0c;可织梦dedecms不像wordpress或其它程序单独提供有页面功能&#xff0c;可以直接新建页面。不过织梦dedecms提供了栏目内容的调用功能&#xff0c;可以让织梦站长通过创建栏目实…

给大家分享下织梦网站模板

最近需要用到一个官网模板&#xff0c;作为一个后台程序员来说写前端和专业的差了远了&#xff0c;所以想找个模板学习下&#xff0c;可是我这面是一顿搜一顿找找了好多都快绝望了因为都不是免费下载的不过最终还是找到了&#xff0c;在这里分享给大家 模板一 红色大气响应式重…

织梦dedecms资源素材教程下载网站模板源码(带手机移动端)附安装教程

织梦dedecms资源素材教程下载网站模板(带手机移动端) 1.把文件上传到你的站点的根目录&#xff0c;然后运行 http://你的域名/install/index.php 安装&#xff0c;根据提示填写好相关信息&#xff0c;点“下一步”...即可完成安装。(注&#xff1a;若提示无法安装&#xff0c;…

织梦高端婚纱摄影网站织梦模板(带手机端

模板介绍&#xff1a; 织梦最新内核开发的模板&#xff0c;该模板属于营销型企业通用类、婚纱摄影、婚纱拍摄类企业都可使用&#xff0c; 这款模板使用范围极广&#xff0c;不仅仅局限于一类型的企业&#xff0c;你只需要把图片和产品内容&#xff1b; 换成你的&#xff0c;颜…

安装织梦V5.7手机模板文本教程

备份数据库&#xff0c;&#xff0c;备份文件回本地&#xff0c;&#xff0c;开始&#xff01; 在线更新织梦新版本&#xff1a; 更新时有一点需要注意&#xff1a; 如果&#xff0c;模板默认风格如果是默认的default 则需要改成别的。否则直接更新会覆盖原来的模板文件。<一…

织梦手机端制作

栏目跳转 <a class"moreBtn" href"list.php?tid{dede:field nameid/}">查看更多>></a> 手机站&#xff1a; 首页&#xff1a;index_m.htm 频道栏目页&#xff1a;index_article_m.htm 6 手机端栏目链接&#xff1a;/m/list.php?t…

2023最新OneTheme彩虹易支付用户模板美化主题模板源码/包括Admin端

正文: 2023最新OneTheme彩虹易支付用户模板美化主题模板源码 oneTheme1.0彩虹易支付模板&#xff0c;一款简洁而又免费的模板&#xff0c;告别简陋的原始UI&#xff0c;感受新的视觉体验 此模板当前不一定能满足所有人的审美需求&#xff0c;所以会持续更新&#xff0c;包括adm…

WordPress美女写真源码 带搭建和采集教程

注意&#xff1a;请不要使用程序违法违规&#xff0c;包括我之前发的&#xff0c;不要挑战国家和法律的底线 本程序内资源全部无违规&#xff0c;只有小姐姐图片没有违规内容 搭建教程我都放在源码里了&#xff0c;搭建有一些难度&#xff0c;要集中注意力 源代码地址&#…

织梦dedecms电脑和手机端数据同步及一键生成手机版插件

前言 织梦dedecms系统是很多站长比较喜爱的一款CMS系统&#xff0c;用它来搭建一个网站非常的容易&#xff0c;然而织梦dedecms系统自带的手机版却饱受诟病&#xff0c;比如不能生成静态页&#xff0c;dedecms手机版功能太简单&#xff0c;pc和手机是不同的URL&#xff0c;还需…

织梦cms红色模板 地方门户网站源码[带手机版数据同步]

本程序采用一库两站简洁方便管理后台&#xff0c;一个后台管理两网站&#xff0c;电脑版手机版 1、网站手工DIVcss&#xff0c;代码精简&#xff0c;首页排版整洁大方、布局合理、利于SEO、图文并茂、静态HTML&#xff1b; 2、程序自带XML地图&#xff0c;有利于搜索引擎快速…

通用企业网站源码 dedecms织梦模板 (带手机端)+PC+移动端+利于SEO优化

介绍&#xff1a; 织梦内核开发的模板&#xff0c;该模板属于企业通用类、瓜棚、菜棚类企业都可使用&#xff0c; 这款模板使用范围极广&#xff0c;不仅仅局限于一类型的企业&#xff0c;你只需要把图片和产品内容&#xff0c; 换成你的&#xff0c;颜色都可以修改&#xff0…

响应式织梦通用企业网站后台模板(自适应手机端)

简介&#xff1a; 精心改良过的后台&#xff0c;更适合接企业建站单时&#xff0c;给客户使用。简洁明了&#xff0c;容易操作&#xff0c;没有织梦的广告。 不影响原后台使用&#xff0c;做到独立为客户而存在&#xff0c;如果开发人员习惯用默认后台&#xff0c;也可以切换…