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- C++数字 | Numericsstd::bernoulli_distribution::p
std::bernoulli_distribution::p
STD：伯努利[医]分配：：P [表格] 返回使用该分布构造的p参数。它定义了生成的概率。true默认值为0.5... 参数 %280%29 返回值 浮点值标识p分布参数。
- C++数字 | Numericsstd::binomial_distribution::p
std::binomial_distribution::p
性病：：二项式[医]分配：：P，t [表格] 返回使用该分布构造的参数。 1%29返回p分布参数。它定义了试生成的概率。true默认值为0.5... 2%29返回t分布参数。它确定了审判的数目。
- C++数字 | Numericsstd::geometric_distribution::p
std::geometric_distribution::p
STD：几何[医]分配：：P [表格] 返回使用该分布构造的p分布参数。该参数定义了试生成的概率。true默认值为0.5... 参数 %280%29 返回值 浮点值标识p分布参数。
- C++数字 | Numericsstd::negative_binomial_distribution::p
std::negative_binomial_distribution::p
性病：否定[医]二项式[医]分布：：P，k [表格] 返回使用该分布构造的参数。 1%29返回p分布参数。它定义了试生成的概率。true默认值为0.5... 2%29返回k分布参数。
- TensorFlow开始 | Get Startedtf.estimator Quickstart（tf.estimator快速入门）
tf.estimator Quickstart（tf.estimator快速入门）
- scikit-image恢复 | restorationrestoration
restoration
参数：img：ndarray（[M，N[，...P]），整数或浮点数输入要去噪的数据。img可以是任何数字类型，但是它会被投射到一个用于计算去噪图像的浮动图标上。
- TensorFlow教程 | TutorialsMandelbrot Set
Mandelbrot Set
- TensorFlow教程 | TutorialsPartial Differential Equations（偏微分方程）
Partial Differential Equations（偏微分方程）
- scikit-image指南 | GuideImage adjustment: transforming image content
Image adjustment: transforming image content
- scikit-image测量 | measuremeasure
measure
参数：体积：（M，N，P）双精度数组输入数据体积以查找等值面。将转换为np.float64。verts：（V，3）浮点数组包含V唯一网格顶点的（x，y，z）坐标的数组。
- scikit-image特征 | featurefeature
feature
- scikit-image形态 | morphologymorphology
morphology
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