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。

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。

多项分布是二项分布的推广，描述了在n次试验中k种不同事件出现次数的概率分布。参数包括试验次数n、结果概率列表pvals（和为1）和输出形状size。PMF公式展示了各结果出现次数的概率。NumPy的random.multinomial()可生成多项分布数据。练习包括模拟掷骰子和抽奖活动。解决方案提供了相关图表绘制代码。关注公众号“LetusCoding”获取更多内容。

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。

问题由来：错误的keepalived时间设置服务端设置了httpkeepalived时间1s，客户端时间大于server端，客户端反应某些请求没有响应，查看服务日志一些http请求根本没有收到，但是客户端确实记录发送了，只好抓包看在哪里丢弃了服务端:pyt

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在网络爬虫和自动化测试领域，SeleniumWebDriver是一个非常流行的工具，它允许开发者模拟用户在浏览器中的操作。然而，出于安全或隐私的考虑，有时我们需要通过代理服务器来发送请求。本文将介绍如何在Java环境中使用SeleniumWebDriver

在当今信息爆炸的时代，数据抓取已成为获取信息的重要手段。Go语言因其高效的并发处理能力而成为编写爬虫的首选语言之一。pholcus库，作为一个强大的Go语言爬虫框架，提供了多线程抓取的能力，可以显著提高数据抓取的效率。本文将介绍如何使用pholcus库进行

当碰到反爬虫程序时，可以尝试以下几种方法来应对：一、调整访问频率降低请求速度：大多数反爬虫机制是基于访问频率来判断是否为爬虫的。如果采集数据时请求发送得过于频繁，很容易被目标网站识别出来。例如，原本你每秒发送10个请求，现在将其降低到每秒12个请求，使其更