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std::lognormal_distribution
性病：对数正常[医]分布 [表格] 对数正态分布[医]分布随机数分布按对数正态分布产生随机数x>0：f%28x；m，s%29= 一 *。
- C++数字 | Numericsstd::lognormal_distribution::lognormal_distribution
std::lognormal_distribution::lognormal_distribution
性病：对数正常[医]分布：：对数正态分布[医]分布 [表格] 构造一个新的分发对象。第一个版本使用m和s作为分发参数，第二个版本使用params作为分布参数。
- C++数字 | Numericsstd::student_t_distribution
std::student_t_distribution
二 二次 其中，n称为自由度估计平均给定n+1独立测量值的未知正态分布值，每一次都有未知标准差的加性误差，如在物理测量中。或者，当估计具有未知标准差的正态分布的未知均值时，给n+1样本。
- C++数字 | Numericsstd::normal_distribution
std::normal_distribution
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- TensorFlow开始 | Get StartedTensorBoard Histogram Dashboard（TensorBoard直方图仪表板）
TensorBoard Histogram Dashboard（TensorBoard直方图仪表板）
一个基本的例子 让我们从一个简单的例子开始：一个正态分布的变量，其中平均值随时间变化。TensorFlow有一个tf.random_normal非常适合这个目的的操作。
- Python数字与数学 | Numeric & Mathematicalrandom
random
random.lognormvariate(mu,sigma) 记录正态分布。如果你采用这种分布的自然对数，你将得到一个平均值为mu和标准偏差σ的正态分布。亩可以有任何价值，西格玛必须大于零。
- C++标准库头文件 | Standard library header filesrandom
random
%28类模板%29 正态分布 正常[医]分布%28C++11%29在标准正态%28高斯%29分布上产生真实值。%28类模板%29 对数正态[医]分布%28C++11%29产生对数正态分布的真实值。
- C++数字 | NumericsPseudo-random number generation
Pseudo-random number generation
%28类模板%29 正态分布 正常[医]分布%28C++11%29在标准正态%28高斯%29分布上产生真实值。%28类模板%29 对数正态[医]分布%28C++11%29产生对数正态分布的真实值。
- TensorFlow表现 | PerformanceOperation Semantics（操作语义）
Operation Semantics（操作语义）
使用随后生成的随机数构造给定形状的输出 $$N(\mu,\sigma)$$$$正态分布。参数有mu，sigma和 输出形状必须有元素类型F32。这些参数还必须是标量值。
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