E1 47uF/50V D6.3*7.7

E1 47uF/50V D6.3*7.7是一个电容元件的规格描述。其中:
- "E1"通常代表电容器的一种封装类型，可能是圆柱形、轴向陶瓷封装。
- "47uF"表示电容量，即47微法（μF），这是电容器存储电荷的能力。
- "/50V" 表明这个电容器的最大工作电压为50伏特，这意味着它可以在不超过50V的直流电压下安全工作。
- "D6.3*7.7"指电容器的尺寸，这里的"D"代表直径系列（也称为杜邦系列），数字6.3是指电容器的底部直径，而7.7则是顶部到引脚的距离。

总结一下，这是一个耐压50伏的47微法电容器，采用的是D型（或杜邦）电解电容，尺寸约为6.3毫米直径和7.7毫米高度。在电路设计中，这类电容常用于滤波、耦合等需要储存电能的应用场合。如果你需要更多信息，可以询问关于电容选择的具体应用场景或替代品。

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#include <iostream>
#include <string>
#include <time.h>
#include <math.h>
#define PI 3.1415926;

using namespace std;

/**************begin*****************/
class Shape {
public:
virtual double area() = 0; //声明虚函数
};

class Circle :public Shape {
double r;
public:
Circle(double r) :r(r) {};
double area() { return PI * r * r; }
};

class Square :public Shape {
double w;
public:
Square(double w) :w(w) {};
double area() { return w * w; }
};

class Rectangle :public Shape {
double w, h;
public:
Rectangle(double w, double h) :w(w), h(h) {};
double area() { return w * h; }
};

class Trapezoid :public Shape {
double eup, ebo, h;
public:
Trapezoid(double eup, double ebo, double h) :eup(eup), ebo(ebo), h(h) {};
double area() { return ((eup + ebo) * h) / 2; }
};

class Triangle :public Shape {
double e1, e2, e3;
public:
Triangle(double e1, double e2, double e3) :e1(e1), e2(e2), e3(e3) {};
double area() {
double p = (e1 + e2 + e3) / 2;
return sqrt(p * (p - e1) * (p - e2) * (p - e3));
}
};
/****************end**************/

int main() {
double r, h, e1, e2, e3, eup, ebo, w;
cin >> r;
Circle c(r);
cin >> w;
Square sq(w);
cin >> e1 >> e2 >> e3;
Triangle tr(e1, e2, e3);
cin >> w >> h;
Rectangle re(w, h);
cin >> eup >> ebo >> h;
Trapezoid trap(eup, ebo, h);
double sum = 0;
/*****************begin******************/
Shape* shape[5]; //定义基类指针数组
shape[0] = &c;
shape[1] = &sq;
shape[2] = &tr;
shape[3] = &re;
shape[4] = &trap;
for (int i = 0; i < 5; i++) {
sum += shape[i]->area(); //调用虚函数
}
/******************end*****************/
cout << "area sum=" << sum;
}

np.exp(-((x - c) ** 2) / (2 * sigma ** 2)) 补全高斯公式

高斯公式，也称为正态分布公式，可以用以下公式表示：


其中，x 表示自变量，μ 表示均值，σ 表示标准差，π 表示圆周率，e 表示自然对数的底数。

在 `np.exp(-((x - c) ** 2) / (2 * sigma ** 2))` 中，指数部分 `(-((x - c) ** 2) / (2 * sigma ** 2))` 对应高斯公式中的 $\frac{(x - \mu)^2}{2\sigma^2}$，其中 $\mu$ 表示均值，$\sigma$ 表示标准差。

因此，`np.exp(-((x - c) ** 2) / (2 * sigma ** 2))` 表示高斯公式中的概率密度函数部分，即对给定自变量 x，计算其在以中心位置 c 为均值，标准差为 sigma 的正态分布中的概率密度。