知识要点：Numpy数组的操作，函数的使用1、Numpy的广播：广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式， 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。如果两个数组 a 和 b 形状相同，即满足 a.shape == b.shape，那么 a*b 的结果就是 a 与 b 数组对应位相乘。这要求维数相同，且各维度的长度相同。当运算中的 2 个数
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2024-09-10 21:36:24
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背景做计算机网络实验，其中有一个任务是让本机向网段内其他主机发送UDP广播消息，再通过Wireshark捕获。网络环境是：一个手机开热点当路由，我和我舍友的电脑连接到手机的热点上。用MacOS的我决定通过Python来完成这个任务，在本机上一切都正常，舍友和我的系统都能收到来自本机的UDP广播消息，但是当代码在舍友的电脑上运行时，却没有收到广播消息。但是，舍友的主机向我的主机单独发送UDP消息，我
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2023-07-02 20:27:13
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UDP广播案例，一端发送，多端接受：发送端：# UDP广播案例from socket import *from time import sleep# 设定目标地址dest=('176.215.122.255',6666)s=socket(AF_INET,SOCK_DGRAM)s.setsockopt(SOL_SOCKET,SO_BROADCAST,1)data='本人到此一游'while True
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2023-08-04 17:48:00
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# 使用群晖 NAS 构建 Docker 环境中的 IPv6 广播
在当今的网络应用中，IPv6 的支持变得越来越重要，特别是在容器化环境中。群晖 NAS 是一款十分受欢迎的网络存储设备，它支持 Docker，这为构建灵活的服务架构提供了便利。本文将重点介绍如何在群晖 NAS 中配置 Docker 环境，以及如何实现 IPv6 广播，配合示例代码、类图和甘特图来帮助理解。
## 1. 什么是
广播的原则，就2点：数组维数不相等，但后缘维度的轴长相等有一方长度为1只要两个原则符合一个就满足广播条件 在解释之前，先知道numpy的获取数组形状的属性，shape属性是数组的形状，类型为元组tuple接下来，好好解释一下这两点。第一点：数组维数不相等，就是shape返回的元组的长度不相等。len(np1.shape) == len(np2.shape)，相等那么维数相等，否则维数不相等，我们的
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2023-08-21 16:09:33
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1. 广播 broadcast是用来干什么的首先，广播针对的运算是element wise类型的运算element wise元素对元素类型的运算，这些运算的例子如下，在数学定义上要求必须满足相同位置的元素能一一对应，即相应维度的长度要相等/对齐（以下统称对齐）。算数运算：+, -, *, /, //, %, divmod(), ** or pow(), <<, >>, &a
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2023-09-05 22:36:42
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由于广播是 Android 系统中非常重要的一种通信方式，可以让应用程序在不同组件之间传递信息，因此在 Python 中实现发送广播的功能也是非常有必要的。下面是一个封装好的类和函数，可以用来发送 Android 系统中各种广播。方案1import os
class AndroidBroadcast:
def __init__(self):
pass
@stat
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2023-09-30 21:48:55
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广播的原则如果两个数组的后缘维度(从末尾开始算起的维度)的轴长度相符或其中一方的长度为1，则认为它们是广播兼容的。广播会在缺失维度和(或)轴长度为1的维度上进行。在上面的对arr每一列减去列平均值的例子中，arr的后缘维度为3，arr.mean(0)后缘维度也是3，满足轴长度相符的条件，广播会在缺失维度进行。这里有点奇怪的是缺失维度不是axis=1，而是axis=0，个人理解是缺失维度指的是两个a
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2023-08-22 18:37:25
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一. 主题：0. 理清Pytorch中广播的计算原理1. 记录Pytorch中较为特殊的计算方法2. 记录Pytorch矩阵计算方法二. 广播：当张量的维度shape不一致时，广播机制会自动调整张量维度使得计算可以顺利进行。实例1：张量t2.shape = (3, 4)，张量t21.shape = (1, 4)，其计算过程如下，将t21复制为shape=(3, 4)，然后对应位置相加计算。计算结果
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2023-12-20 09:27:57
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PyTorch | 广播机制（broadcast）1. 广播机制定义2. 广播机制规则3. in - place 语义 1. 广播机制定义如果一个PyTorch操作支持广播，则其Tensor参数可以自动扩展为相等大小（不需要复制数据）。通常情况下，小一点的数组会被 broadcast 到大一点的，这样才能保持大小一致。2. 广播机制规则如果遵守以下规则，则两个tensor是“可广播的”：
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2023-08-09 14:57:31
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在前面的课程中我们提到过使用NumPy能够非常便捷的进行一些运算，从本节课开始我们将会逐渐的对这些运算进行深入的学习。在以前，我们如果要对两个同形状的数组进行对应位置的四则运算时，我们必须要对两个数组进行循环处理，代码量上来说并不少，并且容易出错。有了NumPy之后，这些运算将会变的非常的简单。四则运算先回顾下Python中有哪些算数运算符吧。老规矩，先上一段代码，然后再对着代码进行讲解。impo
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2023-10-06 21:03:28
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Python简明教程（二）广播函数花哨的索引与索引技巧使用数组下标索引数组的Boolean 索引ix_() 函数线性代数简单的数组运算Tricks and Tips“Automatic” Reshaping直方图(Hitograms) Python简明教程（二）广播函数广播函数(Broadcasting function)规则广播允许通用函数（universal functions）以非常有意义
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2023-09-16 00:18:13
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导读Numpy是Python中的一个基础的数据分析工具包，其提供了大量常用的数值计算功能，当然这些数值计算函数大多依赖于其核心的数据结构：ndarray，也就是N维数组。而关于这个ndarray，有一个重要特性是广播机制，也正是整个广播机制，使得Numpy中的数值计算功能更加丰富和强大。那么问题来了，你是否已经正确理解了这个广播机制呢？本文选摘自numpy入门详细教程，近期有感而发，稍加修改后再次
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2024-05-17 15:09:14
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# 广播 Python：一步一步教会你
在当今的开发环境中，使用广播（Broadcasting）可以使我们的程序更加高效和简洁。无论是在数据处理、数值计算还是图形显示中，广播都是非常有用的。本文将引导你通过几个简单的步骤实现广播 Python 的功能。
## 整体流程
为了方便理解，我们首先列出实现广播 Python 的基本步骤。可以通过下面的表格来简化我们的理解。
| 步骤
前提条件以下所有内容均在博主家庭实际搭建，所有截图均为博主家庭实际操作，请举一反三！本教程面向幼儿园，内容略显简单直白，请一年级以上的小朋友自觉退出本教程！网络环境我们用一张图来详细描述网络环境以上就是博主家庭所处的网络环境，显而易见的是从光纤到nas都是支持ipv6的，如果你的网络环境中间有任何一步不支持ipv6，则你的nas就没有ipv6！本文讲的是内网穿透，所以 你家有没有公网ip都无所谓了
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2023-10-26 21:51:17
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广播是一种手段，可以让代码运行更快，这里我们深入了解一下python中的广播是如何实际运作的。我们用一个例子来讲广播，如下图，在这个矩阵中，我们列出了来自4种100克的不同食物中碳水化合物、蛋白质和脂肪的卡路里数量。 比如说，你的目标是计算四种食物中，卡路里有多少百分比来自碳水化合物、蛋白质和脂肪，比如将第一列数字加起来就得到100克苹果中有59卡路里。问题是，能不能不同显式for循环得到结果，我
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2023-08-05 00:21:11
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最近的卫星导航数据处理，老师让我们进行卫星位置的计算，从而使用绘图工具进行对卫星星下点的轨迹进行绘图，这里首先的步骤是读取卫星星历数据，计算卫星位置。 这次的课程目标主要是针对北斗卫星，进行对卫星位置的定位。首先：将GEO卫星，IGSO卫星和MEO卫星进行分类，下列链接提供了相应北斗卫星的PRN号，方便对北斗卫星进行分类。中国卫星导航系统管理办公室测试评估研究中心根据其含
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2023-08-09 15:22:05
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前言前面我们学习了numpy库的很多知识，今天来学习下数组的广播。Numpy数组的广播当操作对象的形状不一样时，numpy会尽力进行处理。假设一个数组要跟一个标量相乘，这时标量需要根据数组的形状进行扩展，然后才可以执行乘法运算。这个扩展的过程叫做广播（broadcasting）。广播的步骤如下：① 读取WAV文件（本地没有找到好的直接下载WAV文件的网站，欢迎推荐）这里我们使用标准Python代码
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2023-09-09 10:29:34
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广播机制广播机制这一操作实现了对两个或以上数组进行运算或用函数处理，即使这些数组形状并不完全相同。并不是所有的维度都要彼此兼容才符合广播机制的要求，但它们必须要满足一定的条件。前面讲过，在NumPy中，如何通过用表示数组各个维度长度的元素(也就是数组的型)把数组转换成多维数组。因此，若两个数组的各维度兼容，也就是两个数组的每一维等长，或其中一个数组为一维，那么广播机制就适用。如果这两个条件都不能满
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2023-06-25 17:24:17
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“广播”指的是在不同维度的数组之间进行算术运算的一种执行机制，其通过将数据矢量化进行高效的运算，而不是按照传统的对标量数据进行循环运算达到目的，因此，“广播”是numpy一种中非常强大的功能，可以实现高效快速的矢量化数据的运算。下面，我们看看这个机制的原理是怎么样的，从而可以帮助我们更好的利用“广播”这个强大的功能。首先，我们对“广播”进行一个大概的理解。顾
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2023-08-10 14:46:36
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