博主之前准备利用Python编写精密单点定位程序，奈何写了一半的读取文件代码，觉得太浪费时间，就此作罢，这些时间不如多用来研究现有代码，把这部分放弃的代码拿出来，希望给有想法的小伙伴一些启迪代码虽未完成，但是有一些小函数，可以参考~# -*- coding:utf-8 -*-
"""
created on MON Jul 5 20:08:25 2021
@author: xymeng
"""
转载
2023-12-31 15:07:04
55阅读
广播可以简单理解为用于不同大小数组的二元通用函数（加减乘等）的一组规则二元运算符是对相应元素逐个计算广播允许这些二元运算符可以用于不同大小的数组 更高维度的数组 更复杂的情况，对俩个数组的同时广播 a + b 广播可视化 浅色的盒子代表广播的值， ps:额外的内存并没有在实际操作中分配。#
转载
2023-06-07 19:31:01
110阅读
broadcasting，广播，传递，赋值，拷贝；一定要注意，执行 broadcast 的前提在于，两个 ndarray 执行的是 element-wise（按位加，按位减） 的运算，而不是矩阵乘法的运算，矩阵乘法运算时需要维度之间严格匹配。（且矩阵乘法，np.dot(A, B) 如果维度不匹配，提示的错误
学过代数的同学可能会知道，矩阵运算往往都是在两个维度相同或者相匹配(前面矩阵的列数等于后一个矩阵的行数)的矩阵之间定义的。比如加减法需要两个矩阵的维度相同，乘法需要前一个矩阵的列数与后一个矩阵的行数相等。那么在 Numpy、Pytorch 里也是同样的道理，但是在机器学习的某些算法中会出现两个维度不相同也不匹配的矩阵进行运算，那么这时候就需要广播机制来解决。简言之，广播机制就是支持张量的框架，比如
转载
2024-10-24 09:23:06
63阅读
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
转载
2023-09-09 10:29:34
34阅读
广播广播描述了 NumPy 如何在算术运算期间处理具有不同形状的数组。为了实现形状兼容，较小的数组仍在较大的数组上“广播”。广播提供了一种矢量化数组操作的方法，以便在 C 而不是 Python 中进行循环。NumPy 通常在逐个元素的基础上对数组对进行操作。在最简单的情况下，两个数组必须具有完全相同的形状，如：>>> a = np.array([1.0, 2.0, 3.0])
&
转载
2023-10-04 08:58:09
46阅读
如何更好地理解“广播”0. 定义广播(Broadcast)： 广播是指在IP子网内广播数据包，所有在子网内部的主机都将收到这些数据包。 广播意味着网络向子网每一个主机都投递一份数据包，不论这些主机是否乐于接收该数据包。所以广播的使用范围非常小， 只在本地子网内有效，通过路由器和交换机网络设备控制广播传输。 &n
转载
2024-02-27 22:18:29
28阅读
1、学生端启动之后，监听UDP端口1000，等待教师端发送屏幕广播指令，代码如下： def udpListen():
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
# 监听本机10000端口
sock.bind(('',10000))
while True:
转载
2024-08-19 14:21:34
10阅读
广播机制 从后往前依次检查维度,如果两个张量对应的维度上数目相等,则会按照该维度相加 若其中一个维度数目为1,则会应用广播机制.如:a = torch.arange(3).reshape([1, 3, 1])
b = torch.arange(3).reshape([1, 3, 1])
a + b #维度均相等 输出为:tensor([[[0],
[2],
转载
2023-07-30 13:26:13
128阅读
Numpy的两个最重要的概念: 矢量化和广播这次先来看下： 广播（Broadcasting）1. 广播（Broadcasting）规则Broadcasting允许通用函数以有意义的方式处理具有不完全相同形状的输入。Broadcasting的第一个规则是，如果所有输入数组不具有相同数量的维度，则“1”将被重复地添加到较小数组的形状，直到所有数组具有相同数量的维度。Broadcasting的
转载
2024-06-18 20:16:27
51阅读
...
原创
2023-02-06 19:35:21
114阅读
【Python】numpy广播机制一，简介 当两个数组的形状并不相同的时候，我们可以通过扩展数组的方法来实现相加、相减、相乘等操作，这种机制叫做广播（broadcasting）。二，规则 网上和书上都有对规则的描述，看到最多的有以下两种第一种：让所有输入数组都向其中形状最长的数组看齐，形状中不足的部分都通过在前面加 1 补齐。输出数组的形状是输入数组形状的各个维度上的最大值。如果输入数组的某个维度
转载
2023-07-27 13:37:43
48阅读
目录1. 广播的引出2. 广播的原则2.1 数组维数不同，后援维度的轴长相符2.2 数组维数相同，其中有个轴为11. 广播的引出\(numpy\)示例：\(numpy\)import numpy as np
x = np.array([[2,2,3],[1,2,3]])
y = np.array([[1,1,3],[2,2,4]])
print(x*y) # numpy 中的数组相乘是
转载
2023-07-10 18:08:46
69阅读
iptables包的转发过程：iptabels被认为是Linux中实现包过滤功能的第四代应用程序。iptables包含在Linux2.4以后的内核中，详细地来讲iptables包在转发时是怎样被送出呢？本文介绍的是iptables的基础知识-iptables包的转发过程。iptables包的转发过程：包在IPTABLES中如何走?当一个包进入或者送出或者被转发的时候，是依据什么呢?都会经过哪些表和
转载
2024-03-12 17:54:45
130阅读
广播(broadcasting)是通用函数另一个非常有用的功能，它能够操纵不同大小和形状的数组，这就是我们所说的广播。01 广播简介对于同样大小的数组，二元运算符是对相应元素逐个计算，如例1所示。广播允许这些二元运算符可以用于不同大小的数组。例1:import numpy as np
a = np.array([0, 1, 2])
b = np.array([5, 5, 5])
a + b
# a
转载
2023-10-06 22:43:48
71阅读
Python-numpy中有一种很高效的方法：广播。 下面介绍一下广播。
转载
2020-02-25 12:51:00
82阅读
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
转载
2023-08-04 17:48:00
8阅读
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
转载
2023-07-02 20:27:13
129阅读
# Python中索引规则
在Python中，索引是一个非常常见且重要的操作。它用于访问和操作列表、字符串、元组等序列类型的数据。了解Python中的索引规则对于编写高效的代码至关重要。本文将介绍Python中的索引规则，并提供一些示例来帮助读者更好地理解和应用索引。
## 索引规则概述
在Python中，索引从0开始，也就是说第一个元素的索引是0，第二个元素的索引是1，以此类推。这是因为P
原创
2023-12-16 08:12:34
257阅读
本节书摘来自华章社区《Python数据挖掘：概念、方法与实践》一书中的第2章，第2.2节迈向关联规则，作者[美] 梅甘·斯夸尔（Megan Squire），2.2 迈向关联规则频繁项集的内容都很好，但是我们的终极目标是关联规则，那更激动人心。关联规则是从频繁项集中经过一些小曲折形成的。我们对如下关于频繁项集的陈述感兴趣：购买香草威化的人有60%的可能性同时购买香蕉。换言之，我们需要学习如何计算几个
