java实现docx、doc、xlsx、xls、ppt文件转换pdf文件所需jar以及工具类
2024-04-17 16:50:49
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MIPI关于CSI(Camera Serial Interface)的官方原版spec，英文文档，但是不复杂，做Camera 的需要详细研究一下。
2024-04-17 15:36:52
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2024-04-17 13:13:46
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单晶炉导流筒、热屏及炭毡对单晶硅生长影响的优化模拟，可供参考学习，单晶炉导流筒、热屏及炭毡对单晶硅生长影响的优化模拟
2024-04-16 20:13:57
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正态分布（也称为高斯分布）的概率密度函数（Probability Density Function，PDF）是用来描述随机变量在不同取值上的概率分布情况。正态分布是一种连续概率分布，其概率密度函数通常用符号 \( f(x) \) 表示。
正态分布的概率密度函数公式为：
\[ f(x|\mu, \sigma) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} \]
其中：
- \( x \) 表示随机变量的取值，
- \( \mu \) 是分布的均值（期望值），表示分布中心的位置，
- \( \sigma \) 是分布的标准差，表示分布的分散程度。
正态分布的概率密度函数曲线呈钟形，对称于均值 \( \mu \)。标准正态分布是均值 \( \mu = 0 \)、标准差 \( \sigma = 1 \) 的正态分布。
正态分布的特性包括：
1. **对称性：** 正态分布是关于均值对称的，即 \( f(x|\mu, \sigma) = f(-x|\mu, \sigma) \)。
2. **峰度：
2024-04-16 16:24:50
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