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连续型随机变量：continuous random variables
即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来
如下面的例子
概率密度函数（probability density function, pdf）:
在数学理论中，一个连续型随机变量的概率密度函数，是一个描述这个随机变量落在某一个确定的取值附近的可能性的函数。
概率密度函数的一些特性
累积分布函数（cumulative distribution function, cdf）:又叫做分布函数，是概率密度函数的积分，能完成描述一个实随机变量X的概率分布。
累积分布函数的一些特性：
连续型均匀随机变量（uniform random variables
连续型均匀分布，如果连续型随机变量x具有如下的概率密度函数，则称x符合[a,b]上的均匀分布（uniform distribution）,记作X~U[a,b
![]](https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/6642f44603908d14b8855704382d5bb9.png)
连续型随机变量及概率密度
连续随机变量及分布律
概率，随机变量，离散型连续型，边缘分布
引入 今天做一道题，已知联合分布函数求边缘密度函数，这个二维随机变量是符合均匀分布的，并且给出了X,Y区间也就是分布区域D，这道题解题思路很简单，因为有公式可以套 解题思路： 首先根据二维随机变量均匀分布可以直接得到联合概率密度函数，然后再根据公式可以得到X和Y的边缘密度函数，公式一会用图贴出来，但是此时问题来了，为什么X的密度函数是对dy求积分还有积分的上下限怎么确定？？？ 提出问题
西门子1500T系列凸轮同步（CAMIN指令用法）
添加凸轮工艺对象（TO_CAM），也就是凸轮表。开始编程，先写2个轴的使能、回原点与主轴的定位。监控主轴与从轴的位置、速度关系是否满足实验要求。1.添加工艺对象（1个定位轴，1个同步轴）调用CAMIN指令 ，凸轮耦合。主轴为旋转轴且为模数轴。3.调用插补凸轮盘指令。4.仿真、监控、调试。
当传统CFD遇上AI：PINN如何帮我们省下90%的仿真计算时间？
本文探讨了物理信息神经网络（PINN）在计算流体力学（CFD）中的应用，如何通过无网格方法节省90%的仿真计算时间。PINN将物理定律编码到神经网络中，显著减少传统CFD中的网格生成和计算时间，同时保持高精度。文章还对比了PINN与传统方法的性能，并讨论了其独特优势和当前局限。
线性分类器（Linear Classifier）
线性分类器 如上图所示，这是二维空间中的一个数据集，如果他正好能够被一条直线分成两类，那么我们称它为线性可分数据集，这条直线就是一个线性分类器。 在三维空间中，如果数据集线性可分，是指能够被一个平面分为两类。 在一维空间中，所有的点都在一条直线上，如果线性可分。可以理解为它们能够被一个点分开。 这里的直线、平面、点被分为决策边界。 一个 m 维空间中的数据集，如果能够被一个超平面一分为二，那么这个数据集就是线性可分的，这个超平面就是决策边界。 例如，这是二维平面上的一条直线， 它可以把平面切分成两
使用在UE5中使用AirSim插件Eigen库头文件引用报错，出现报错的解决方式
如图所示，用红线圈出的两条头文件引用会报错，提示无法找到他们，但是可以发现的是，他们的路径书写是没有问题的。在终端中运行时候，会出现如下的报错。
《AgentScope-Java 深入浅出教程》第8章 工具高级特性
掌握工具组、预设参数、执行上下文等高级特性。
采用了fluent模拟了平壁面结霜过程。udf，很经典，可以试试。
利用该模型作为FLUENT中的源项，模拟了在局部冷却下冷表面上的霜形成，以预测霜的形态、温度分布和霜的重量，结果与实验结果吻合良好。结果显示，霜首先围绕冷却块形成，然后逐渐向其他方向扩展，冷却块上方的霜密度最大。随着时间的推移，平均霜厚度逐渐增加，生长速率减慢，而平均霜密度随增长速率变快而增加。相变传递微观过程与机理、蒸发及冷凝换热、强化传热、高效传热管、热泵、制冷、节水节能新技术、电子元器件冷却、余热回收及梯级利用等。udf，很经典，可以试试。工程热物理、空调、热能、低温制冷、化工、物理等。
CS 188 Project3(RL) Q10:Approximate Q-Learning
实现一个近似的Q-learning学习代理，它学习状态特征的权重，其中许多状态可能共享相同的特征。在qlearningAgents.py中的ApproximateQAgent类中编写实现，它是PacmanQAgent的子类。 注：近似Q-learning学习假设在状态和动作对上存在一个特征函数f（s，a），它产生一个向量f1(s,a) .. fi(s,a) .. fn(s,a)特征值。我们在fe...
PyTorch实战（7）——循环神经网络
本节介绍了循环神经网络 (RNN) 及其在序列数据处理中的应用。首先对比了卷积神经网络 (CNN) 与 RNN 的差异，指出 RNN 通过循环连接建模时序依赖关系。随后详细梳理了 RNN 的发展历程，包括基础 RNN、双向 RNN、LSTM、GRU 等变体的结构特点及改进动机，其中 LSTM 通过门控机制解决长程依赖问题，GRU 则进一步简化结构。接着通过 IMDb 情感分析实战，演示了如何使用 PyTorch 实现文本预处理、RNN 模型构建及训练评估流程，最后探讨了注意力机制如何提升 RNN 性能。
Probability and Statistics - 4th edition
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jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大
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