mac地址泛洪攻击原理：传统的交换机在数据转发过程中依靠对CAM表的查询来确定正确的转发接口，一旦在查询过程中无法找到相关的目的MAC对应的条目，此数据帧将作为广播帧来处理，CAM表的容量有限，只能存储不多的条目，当CAM表记录的MAC地址达到上限时，新的条目将不会添加到CAM表中。基于以上原理，某台PC不断发送去往未知目的地地数据帧，且每个包地源MAC地址都不同，当这样地数据包发送地速度足够快之
目录前言计算卫星运动的平均角速度n与平近点角M计算卫星运动的偏近点角E计算卫星运动的真近点角f与升角角距计算卫星初始升交角距、矢径、轨道倾角对卫星初始升交角距、矢径、轨道倾角进行摄动改正计算卫星在轨道坐标系中的位置计算观测瞬间升交点在协议地球坐标系中的赤经计算卫星在协议地球坐标系中的位置计算观测时刻的卫星钟差初值计算观测时刻相对论效应改正后的卫星钟差计算由于位置和钟不准对定位产生的方差大小加入时
前言numpy的广播机制旨在提供一种当被处理数组维度大小不一样时仍然能计算的机制。首先要明白，在数组（或者说是向量，数组的本质就是多维向量的组合）计算时，除了一些特殊的计算（点乘等），其他操作都是元素一一对应的操作，它要求被处理的数组的维度以及每个维度大小相等。但是，许多计算中，想要一个维度对其他所有维度操作，此时被操作的数组的大小不一样，但numpy采用广播机制来处理这个问题。广播的引出nump
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2023-08-09 19:39:03
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1、广播机制pytorch和numpy 的广播机制原理是一样的一般广播规则（两个数组的维数是一样的）当对两个数组进行操作时，PyTorch/NumPy 会逐元素比较它们的形状。此时需要满足两个条件：要么维度大小一样。如果维度大小不一样，那么其中一个维度大小必须是1。结果数组的大小是输入数组每个维度的最大【大小】。举个例子：a = torch.ones(8, 1, 6) # 8*1*6
b = t
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2023-10-10 13:28:37
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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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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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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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前两篇主要针对 NumPy 中的基本概念，即高维数组 ndarray 的数据结构以及关键方法作了介绍。本篇重点介绍广播机制以及针对高维数组的轴操作，最后对 NumPy 的 C 语言扩展作了介绍。广播机制转置等轴操作通用函数 ufunc
NumPy 之 C 语言扩展1广播NumPy 运算通常是在两个数组的元素级别上进行的。最简单情况就是，两个具有完全相同 shape 的数组运算，如下面例子所示，
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2024-06-13 21:24:18
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kafka中consumer group 是什么概念？同样是逻辑上的概念，是Kafka实现单播和广播两种消息模型的手段。同一个topic的数据，会广播给不同的group；同一个group中的consumer实例，只有一个consumer实例能拿到这个数据。换句话说，对于同一个topic，每个group都可以拿到同样的所有数据，但是数据进入group后只能被其中的一个consumer实例消费。gro
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2024-04-26 11:00:55
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一、引言什么是消息？ 消息是系统间通信的载体，系统通讯（RPC）的介质，是分布式应用中不可或缺的一部分。 目前系统间发送消息的方式有两种： ①同步消息（即时消息），生产消费同时存在，必须建立会话； ②异步消息（离线消息），生产不关心消费，不必建立会话，消费者自行消费。不同消息使用场景 即时消息：打电话，表单提交，webservice(soap)，dubbo/springCloud 离线消息：发短息
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2024-07-04 16:34:14
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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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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
广播机制Python中的NumPy库提供了广播机制（broadcasting），是一种非常高效的多维数组运算方式。广播机制可以对不同形状的数组自动进行适配，从而实现在两个不同形状的数组之间进行计算。广播机制的条件如下：1、数组的维度（即轴数）相同；2、对于每个维度，它们的长度要么相同，要么其中至少有一个为1（如果两个数组在某个维度的长度不同且不为1，则会引发异常）；3、如果两个数组的shape在某
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2023-08-10 12:59:28
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torch.distributed.broadcast是PyTorch分布式框架中的一个函数，它的作用是在分布式环境中将一个张量从指定的进程广播到所有其他进程。具体地说，当一个进程调用torch.distributed.broadcast函数并指定一个张量作为输入，该函数会将这个张量广播给所有其他进程，这些进程也可以通过调用该函数来接收这个张量。在广播过程中，每个进程都会从指定进程接收张量，并将其
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2024-03-07 19:32:27
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Exchange
在RabbitMQ下进行广播模式需要用到，exchange这个参数，
它会把发送的消息推送到queues队列中，exchange必须要知道，
它接下来收到的消息要分给谁，是要发给一个queue还是发给多
个queue，还是要删除，这些动作都取决于exchange的传入参数。 Exchange在定义的时候是有类型的，以决定到底是哪些Que
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2023-10-20 18:48:03
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目录1.什么是广播机制2.广播机制的规则3.代码举例 1.什么是广播机制 根据线性代数的运算规则我们知道，矩阵运算往往都是在两个矩阵维度相同或者相匹配时才能运算。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、tensor 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，那么这时候就需要用广播机制来解
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2023-08-21 10:48:18
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在Python中使用numpy进行数组运算时，会遇到形状相同和形状不同的情况形状相同形状相同的数组之间的运算就是在对应位做运算。形状不同在NumPy中如果遇到大小不一致的数组运算，就会触发广播机制。广播广播(broadcasting)指的是不同形状的数组之间的算术运算的执行方式。广播原则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
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2023-06-16 08:58:21
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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
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2024-02-27 22:18:29
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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],
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2023-07-30 13:26:13
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