亲爱的朋友们，1月31日晚上8:30，由哈尔滨工业大学博士毕业、前之江实验室高级研究专员张立赛博士将为大家奉上一场别开生面的技术讲座，带你一探GPTStore的全新视角。别错过这场探索未来的盛宴！在本次讲座中，我们将简要介绍GPTStore的概念，深度剖析

AI不会取代你的工作，会取代你的是懂AI的人，如何提升自己与他人的知识壁垒，如何学习AIGC？相信在刚刚过去2023这个AI爆发的元年，我相信也是很多人的疑问，好像不懂使用点AI工具，例如ChatGpt、Midjourney或者SD，就好像被淘汰了一样，更

随机数据分布什么是数据分布？数据分布是指数据集中所有可能值出现的频率，并用概率来表示。它描述了数据取值的可能性。在统计学和数据科学中，数据分布是分析数据的重要基础。NumPy中的随机分布NumPy的random模块提供了多种方法来生成服从不同分布的随机数。

大家好，我是Python进阶者。一、前言前几天在Python白银交流群【fashjon】问了一个Python库的问题，问题如下：用python开发一个类似的交互查询系统.用什么库方便？二、实现过程这里【啥也不懂】给了一个指导：PYQT这里【kimi】也给了

二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布，常用于分析二元结果的事件，如抛硬币。分布由参数n（试验次数）、p（单次成功概率）和k（成功次数）定义。概率质量函数P(k)C(n,k)p^k(1p)^(nk)。NumPy的random.binomial()可生成二项分布数据，Seaborn可用于可视化。当n大且p接近0.5时，二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。

泊松分布是描述单位时间间隔内随机事件发生次数的离散概率分布，参数λ表示平均速率。公式为P(k)e^(λ)(λ^k)/k!。NumPy的random.poisson()可生成泊松分布数据。当λ很大时，泊松分布近似正态分布。练习包括模拟顾客到达、比较不同λ下的分布及模拟电话呼叫中心。使用Seaborn可进行可视化。关注公众号LetusCoding获取更多文章。

引言随着大数据时代的到来，网页爬虫作为一种高效的数据收集工具，被广泛应用于互联网数据抓取和信息抽取。而知乎是一个知识分享平台，拥有大量的用户生成内容。通过爬虫获取知乎数据，企业和研究人员可以进行深入的数据分析和市场研究，了解用户的需求、兴趣和行为模式，从而

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。

卡方分布是统计学中的一种连续概率分布，用于假设检验，形状由自由度(df)决定。自由度越大，分布越平缓。NumPy的random.chisquare()可生成卡方分布随机数。Seaborn能可视化卡方分布。练习包括模拟不同自由度的卡方分布、进行卡方检验。瑞利分布描述信号处理中幅度分布，参数为尺度(scale)。Zipf分布常用于自然语言等幂律特征数据，参数a控制形状。NumPy的random.zipf()生成Zipf分布随机数。