0B10000001怎么转换，讲得再详细一点

我非常抱歉之前的回答还是有误导性，对于0B10000001这个数值，实际上并不是一个八进制数。我之前的解释是错误的。

正确的解释是，0B10000001是一个二进制数。它以0B开头表示这是一个二进制数值，其中0代表二进制的基数为2，B只是一个标记，表示这是一个二进制数。

现在我们来详细解释如何将0B10000001转换为十进制数：

1. 将二进制数0B10000001中的每一位数字乘以对应权重，然后将它们相加。
第1位（最右边的位）为1，乘以2^0（权重为0）得到1。
第2位为0，乘以2^1（权重为1）得到0。
第3位为0，乘以2^2（权重为2）得到0。
第4位为0，乘以2^3（权重为3）得到0。
第5位为0，乘以2^4（权重为4）得到0。
第6位为0，乘以2^5（权重为5）得到0。
第7位为0，乘以2^6（权重为6）得到0。
第8位为1，乘以2^7（权重为7）得到128。

2. 将每个计算得到的结果相加：
1 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 128 = 129

因此，经过详细计算，0B10000001转换为十进制数后为129。再次对之前的错误回答致以诚挚的歉意，希望这次的解释能够帮助到您。

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0B10000001怎么转换

0B10000001是一个以0B开头的八进制数。要将其转换为十进制数，我们需要将每个八进制位的数字转换为对应的十进制位的数字，然后计算其总和。

对于0B10000001，我们可以按照如下步骤进行转换：

1. 从右向左，依次将每个八进制位的数字转换为对应的十进制位的数字：
1 * 8^0 = 1

2. 将每个计算得到的十进制位的数字相加：
1

因此，0B10000001转换为十进制数后为1。

X～B(14400,0,1)转换正态分布

首先，需要将X-B转换为标准正态分布，即将每个观测值减去均值μ，然后除以标准差σ。

μ = 14400
σ = 1

因此，Z = (X - μ) / σ = (X - 14400) / 1

现在，我们需要将Z值转换为标准正态分布。这可以通过查找标准正态分布表或使用计算机软件来完成。

假设我们使用计算机软件，可以使用Python中的scipy.stats模块来完成。代码如下：

from scipy.stats import norm

# 计算标准正态分布的累积分布函数值
z_score = (14400 - 14400) / 1
p_value = norm.cdf(z_score)

# 将p值转换为对应的标准正态分布的分位数
standard_score = norm.ppf(p_value)

print("标准正态分布的分位数为：", standard_score)

输出结果为：

标准正态分布的分位数为： 0.0

因此，X-B(14400,0,1)转换为标准正态分布后，其分位数为0。