前言前段时间笔者一直忙于数据可视化方面的工作，比如如何实现拖拽式生成可视化大屏，如何定制可视化图表交互和数据导入方案等，这块需求在B端企业中应用非常大，所以非常有探索价值。本篇文章并非和数据可视化相关，而是通过抽象技术底层，将其应用于H5页面可视化搭建上，通过技术的手段实现拖拽式生成H5页面。这块也有非常多的应用场景，比如我们需要开发一个移动端网站，一

今天学习链表的时候看到了多项式的加法,使用c语言链表编写,我现在一直在用java,采用面对对象的思想做了一下多项式由三个部分组成：常数、系数和未知数（A、B、X等的）。多项式的加法规则是相同系数、相同未知数的常数可以进行相加，组成一个新的项，而不同系数或者不同未知数的，则不能进行相加减，应将其写到后面。我的多项式相加的想法是：先对一个用户输入的混乱的多项

作为一名数据分析师，一提到动态数据可视化就会感到莫名兴奋，我认为数据可视化有两个非常重要的部分：一个是动态，一个是数据可视化。要使数据分析真正有价值和有洞察力，就需要高质量的动态可视化工具。市场上有很多产品，特点和价格各不相同，本文列出了一些广泛认可的工具，我们来一起了解一下数据动态可视化制作工具。一、数据动态可视化制作工具——Smartbi可视化B

十年前写的，从今天看起来之前的想法还是比较幼稚的。从理论指导角度，数据分析可以划分为基于统计学的和基于数据挖掘的数据分析方法，很显然基于统计学的相对容易理解一些，而数据挖掘对高等数学要求会高一些，相信毕业十几年的同学很可能连A\X\\2B\XC0都快忘记了，甚至我不确定等小孩上了初中能不能教的了他数学。从分析的出发点看，数据分析

本文介绍了均匀分布和逻辑分布。均匀分布是连续概率分布，所有事件在指定范围内有相等概率发生，常用于随机数生成。其概率密度函数为f(x)1/(ba)，其中a和b分别为下限和上限。NumPy的random.uniform()可生成均匀分布的随机数。Seaborn可用于可视化分布。文中还提供了练习及解决方案，包括生成不同范围的均匀分布随机数、比较分布形状变化及模拟抛硬币实验。逻辑分布则常用于S形增长现象的建模，其PDF为(scale/(π(1(xloc)/scale)^2))，由位置参数loc和尺度参数scale定义。