摘要： 
RSS（Really Simple Syndication）是一种 XML 格式，用于网站内容的聚合和分发，让用户能快速浏览和跟踪更新。RSS 文档结构包括 `<channel>` 和 `<item>` 元素，允许内容创作者分享标题、链接和描述。通过 RSS，用户可以定制新闻源，过滤不相关信息，提高效率。RSS 支持不同版本，如 RSS 0.91 和 RSS 2.0，其中 RSS 2.0 语法简单且广泛使用。RSS 提高网站流量，适用于新闻、博客、日历等频繁更新的站点。RSS 的历史始于 1997 年，至今仍无官方标准，但已成为内容共享的重要工具。 阅读全文
RSS（Really Simple Syndication）是一种 XML 格式，用于网站内容的聚合和分发，让用户能快速浏览和跟踪更新。RSS 文档结构包括 `<channel>` 和 `<item>` 元素，允许内容创作者分享标题、链接和描述。通过 RSS，用户可以定制新闻源，过滤不相关信息，提高效率。RSS 支持不同版本，如 RSS 0.91 和 RSS 2.0，其中 RSS 2.0 语法简单且广泛使用。RSS 提高网站流量，适用于新闻、博客、日历等频繁更新的站点。RSS 的历史始于 1997 年，至今仍无官方标准，但已成为内容共享的重要工具。 阅读全文
NumPy 提供五种舍入小数的方法：`trunc()`, `fix()`, `around()`, `floor()`, `ceil()`。此外，它还支持对数运算，如 `log2()`, `log10()`, `log()`，以及自定义底数的对数。NumPy 的 `sum()` 和 `prod()` 函数用于数组求和与乘积，可指定轴进行计算，`cumsum()` 和 `cumprod()` 实现累积求和与乘积。关注公众号 "Let us Coding" 获取更多内容。 
NumPy 中的简单算术运算可以通过 `add`, `subtract`, `multiply`, `divide`, `power`, `mod`, `remainder` 等函数实现，这些函数支持条件运算，并接受 `where` 参数。例如，`add()` 实现加法，`subtract()` 表示减法，`multiply()` 是乘法，`divide()` 用于除法，`power()` 提升到幂次，`mod()` 和 `remainder()` 计算余数。`absolute()` 或 `abs()` 可以计算数组元素的绝对值。这些函数可用于数组或类似数组对象，返回新数组存储运算结果。 
**RDF（资源描述框架）**是一种用于机器理解网络资源的框架，使用XML编写。它通过URI标识资源，用属性描述资源，便于计算机应用程序处理信息。RDF在语义网上促进信息的确切含义和自动处理，使得网络信息可被整合。RDF语句由资源、属性和属性值组成。RDF文档包括`<rdf:RDF>`根元素和`<rdf:Description>`元素，后者用`about`属性标识资源。RDF还支持容器（如`<Bag>`、`<Seq>`和`<Alt>`）来描述集合。RDFS是RDF的扩展，提供描述类和属性的框架，而达布林核心是一组预定义属性，用于描述文档。 
NumPy的通用函数(ufunc)提供高性能的逐元素运算，支持向量化操作和广播机制，能应用于数组的数学、逻辑和比较运算。ufunc可提高计算速度，避免低效的循环，并允许自定义函数以满足特定需求。例如，ufunc实现加法比循环更高效。通过`frompyfunc`可创建自定义ufunc。判断函数是否为ufunc，可检查其类型是否为`numpy.ufunc`。ufunc练习包括数组的平方、平方根、元素积及性能对比。 
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。 
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“Let us Coding”获取更多内容。 
XML Web服务是基于WSDL、SOAP、RDF和RSS等标准的网络应用程序组件技术。WSDL描述服务接口和消息格式，SOAP用于结构化信息交换，RDF描述网络资源，RSS则用于发布网站更新。Web服务特点是自包含、自描述，基于开放协议，可重用且能连接现有软件。WSDL文档包含`types`、`message`、`portType`和`binding`元素，定义服务操作和协议。SOAP协议规定消息格式，通过HTTP等传输。 
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/(b-a)`，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 + (x - loc) / scale)^2))`，由位置参数 loc 和尺度参数 scale 定义。 
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 `Let us Coding` 获取更多文章。