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RSS订阅原创 概率学习记录：
为什么 正态分布可以线性变换为标准正态分布： 一般的正态分布是指随机变量 x服从均值为μ, 标准差为 σ正态随机变量x~N(μ , σ²) 。这样的正态随机变量 x，都可以化为标准正态随机变量 t 只要作如下线性变换 t= (x-μ)/σ ,那么变量 t就变成均值为 0，标准差为 1的标准正态随机变量。这是因为线性变换不改变正态分布的"本性"；又可以使均值非零的一般正态变量均值归 ...
2019-04-22 10:38:42
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原创 C++学习
1、int a={0} :列表初始化，和Int a{0};区别是如果列表初始化的话，从高精度类型转到低精度类型，编译器会报错2.Auto 声明中，只能有一个基本数据类型，auto sz=0,pi=3.15;错误！auto会忽略顶层const.比如指向常量的指针。和常量。3.类默认初始化：定义于任何函数体之外的变量被初始化为0，定义在函数体内部的内置变量不会被初始化。类对象 如果没有显示地初...
2019-04-22 08:55:46
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原创 导数、概率密度和积分的关系理解
F(x)=积分：f(t)dt;这个F（X)随机变量分布函数，f(x)是概率密度函数概率密度函数的性质4:若f(X)在点x处连续，则有F'(X)=f(x)这个公式里：概率密度函数等于F'(X)的导数。再来看导数的定义：又名微商，是微积分中的重要基础概念。当函数y=f（x）的自变量x在一点x0上产生一个增量Δx时，函数输出值的增量Δy与自变量增量Δx的比值在Δx趋于0时的极限a...
2019-04-17 16:40:58
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转载 数学中最神奇的常数-无理数e的由来
2018-03-31 08:22来源：九天教育学过指数函数和对数函数的很多学生可能心中都存在着一个疑问，e是什么？我们为什么要研究它？下面我们一起来探究一下它的由来以及在实际生活中的应用。e是自然对数的底数，是一个无限不循环小数，其值是2.71828...，它是这样定义的：当n→∞时，(1+1/n)^n的极限首先我们在学习指数和对数函数（exponentials and l...
2019-04-13 10:43:40
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原创 C++中extern static const 综合理解
更新：关于全局的理解，在同一个项目里，所有的函数默认其实都是extern的，即在一个cpp里声明一个全局函数，在main中声明一下，不需要include，编译的时候也能找到。 而每个文件里的变量如果需要全局访问则需要extern，无论是先定义int a=10,在extern int a还是先extern int a,再定义a都行。extern主要是保证在你需要的时候能够访问a，多和声明在一起。...
2019-04-11 10:12:00
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转载 DateTime.Compare时间比较：
<br />DateTime date1 = new DateTime(2009, 8, 1, 0, 0, 0); //年月日，时分秒<br />DateTime date2 = new DateTime(2009, 8, 1, 12, 0, 0);<br />int result = DateTime.Compare(date1, date2);<br /><br />string relationship;<br />if (result < 0)<br /> relationship = "is
2010-12-30 20:14:00
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空空如也
空空如也
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