我正在阅读书名中的第5.5章。我仍然无法理解如何使用本章中的eventuality函数“我们可以用零件集组合对象”。对象是否由具有“on”和“fire”功能的事件系统组成？本书下面部分的代码:vareventuality=function(that){varregistry={};that.fire=function(event){//Fireaneventonanobject.Theeventcanbeeither//astringcontainingthenameoftheeventoran//objectcontainingatypepropertycontainingthe//

数据审计-本福德定律Benford’slaw准备工作，可以去下载classicmodels数据库资源如下[点击：classicmodels]也可以去我的博客资源下载文章目录数据审计-本福德定律Benford'slaw前言一、什么是本福德定律？二、数学公式三、应用领域四、应用(看看是否有会计、审计和欺诈检测。)总结前言假设classicmodels公司的CEO想知道自己的公司的数据是可能造假，于是找到了小Tomkk帮他分析数据。一、什么是本福德定律？本福特定律，也称为本福德法则，说明一堆从实际生活得出的数据中，以1为首位数字的数的出现机率约为总数的三成，接近期望值1/9的3倍。推广来说，越大的数

Python有很多方法可以生成不同分布的随机数，请参阅documentationfortherandommodule.不幸的是，如果没有适当的数学背景，尤其是考虑到所需的参数，它们并不是很容易理解。我想知道这些方法中的任何一种是否能够生成服从Benford'sLaw分布的随机数，以及哪些参数值是合适的。也就是说，对于整数群体，这些整数在大约30%的时间应该以“1”开头，在大约18%的时间以“2”开头，等等。使用JohnDvorak'sanswer，我将以下代码放在一起，它似乎运行良好。defbenfords_range_gen(stop,n):"""Ageneratorthatretu