blog/posts/doc2.md

title, tags, cover

title	tags	cover
测试文档	测试 算法 测试1 测试2 测试3 测试4 测试5 测试6 测试7	/vitepress-theme-sakura/60651947_p0.jpg

代码测试

二分查找 binsearch

//[l, r)
function search(nums: number[], target: number): number { 
    let l = 0, r = nums.length;
    while (l < r) {
        let c = (l + r) >> 1;
        if (nums[c] > target) {
            r = c;
        } else if (nums[c] < target) {
            l = c + 1;
        } else {
            return c;
        }
    }
    return -1;
}

2 级标题

3 级标题

4 级标题

有序列表

1. First item
2. Second item
3. Third item
4. Fourth item

无序列表

• First item
• Second item
• Third item
• Fourth item

katex 测试

正态分布的概率密度函数均值为 \mu 方差为 \sigma^2 (或标准差 \sigma )，是高斯函数的一个实例：

f(x;\mu,\sigma)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}} \exp \left( -\frac{(x- \mu)^2}{2\sigma^2} \right)

如果一个随机变量 X 服从这个分布，我们写作 X \sim N(\mu, \sigma^2) 。如果 \mu =0 并且 \sigma =1 ，这个分布被称为标准正态分布，这个分布能够简化为

f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} \exp\left(-\frac{x^2}{2} \right)

累积分布函数是指随机变量 X 小于或等于 x 的概率，用概率密度函数表示为

F(x;\mu,\sigma)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}\int_{-\infty}^x \exp \left( -\frac{(t - \mu)^2}{2\sigma^2}\ \right) dt

正态分布的累积分布函数能够由一个叫做误差函数的特殊函数表示：

\Phi (z)={\frac 12}\left[1+\operatorname {erf}\left({\frac {z-\mu }{\sigma {\sqrt 2}}}\right)\right]