物联网 (IoT) 设备的使用为企业和消费者提供了巨大的支持。然而，这种快速增长给传统的数据中心基础设施带来了巨大压力。为了解决这个问题，边缘计算变得越来越普遍。因为它能够将处理能力更靠近生成或使用数据的设备。本文将介绍物联网、云计算和边缘计算的基础知识，并讨论它们为何如此契合的关键原因。什么是边缘计算？边缘计算是一种通过... 阅读更多

边缘计算和 5G 是两项最关键的技术，这两项技术的结合具有巨大的潜力，可以改变物联网设备的工作方式，使它们更有效率、更快、更可靠。在本文中，我们将探讨边缘计算和 5G 如何帮助物联网。什么是边缘计算？边缘计算是一种分布式计算范式，它使数据处理和存储能够在靠近数据源（例如物联网设备、传感器和移动设备）的地方进行。此策略旨在最大程度地减少延迟、减少带宽使用并提高整体性能... 阅读更多

在科学研究中，数据测量过程中可能会出现错误，这些错误会影响结果的准确性和可靠性。这些错误可以分为两类：系统误差和随机误差。虽然这两种类型的错误都会影响研究结果的准确性，但它们在性质、原因和后果方面有所不同。本文旨在详细解释系统误差和随机误差之间的区别。什么是系统误差？系统误差是由测量过程中的缺陷引起的，这些缺陷会持续地将结果偏向特定方向。这些错误通常... 阅读更多

高斯脉冲有什么用途？高斯脉冲广泛应用于信号处理，特别是在雷达、声纳和通信领域。这种脉冲是一种在时域具有高斯形状的脉冲，这使其能够用于检测可能被噪声掩盖的小信号。在本教程中，我们将探讨如何使用 scipy.signal.gausspulse 函数生成高斯脉冲。什么是高斯脉冲？高斯脉冲是一种在时域具有高斯形状包络线的函数。高斯函数是一种钟形曲线，围绕其峰值对称。它... 阅读更多

scipy.linalg 包的 sqrtm() 函数可用于查找输入矩阵的平方根。语法scipy.linalg.sqrtm(x)示例 1让我们考虑以下示例 −# 导入所需的库 from scipy from scipy import linalg import numpy as np # 定义输入数组 x = np.array([[14 , 2] , [89 , 33]]) print("输入数组:", x) # 计算平方根 r = linalg.sqrtm(x) # 显示平方根 print("x 的平方根: ", r)输出它将生成以下输出 −输入数组: [[14 2] [89 33]] x 的平方根: [[3.43430132 0.22262855] [9.90697038 5.54927253]]示例 2让我们... 阅读更多

scipy.linalg 包的 norm() 函数用于返回八种不同的矩阵范数之一或无限多个向量范数之一。语法scipy.linalg.norm(x)其中 x 是输入数组或方阵。示例 1让我们考虑以下示例 −# 导入所需的库 from scipy from scipy import linalg import numpy as np # 定义输入数组 x = np.array([7 , 4]) print("输入数组:", x) # 计算 L2 范数 r = linalg.norm(x) # 计算 L1 范数 s = linalg.norm(x, 3) # 显示范数值 print("r 的范数值 :", ... 阅读更多

scipy.linalg 包包含一组用于线性代数的不同功能。其中之一是 inv() 函数，该函数用于查找方阵的逆。语法scipy.linalg.inv(x)其中 x 是方阵。示例 1让我们考虑以下示例 −# 导入所需的库 from scipy import linalg import numpy as np # 定义数组 a = np.array([[5, 3], [6, 4]]) print("输入矩阵 :", a) # 查找方阵的逆 x = linalg.inv(a) print("方阵 A 的逆 :", x)输出上述程序将生成以下输出 −输入矩阵 ... 阅读更多

scipy.linalg 包包含一组用于线性代数的不同功能。其中之一是 det() 函数。此函数用于查找二维矩阵的行列式。语法scipy.linalg.det(x)其中 x 是方阵。示例 1让我们考虑以下示例 −# 导入所需的库 from scipy import linalg import numpy as np # 初始化矩阵 A A = np.array([[8, 5], [3, 4]]) print("输入矩阵 :", A) # 查找矩阵 X 的行列式 x = linalg.det(A) print("A 的行列式值:", x)输出它将生成以下输出 −输入矩阵 : [[8 5] ... 阅读更多

scipy.special 包包含一组用于数学物理的不同功能。其中之一是 logsumexp() 函数。此函数用于计算输入元素的指数之和的对数。让我们举几个例子，看看如何使用此函数。语法scipy.special.logsumexp(x)其中，x 是输入值。示例 1让我们考虑以下示例 −# 从 scipy.special 导入 logsumexp from scipy.special import logsumexp import numpy as np # 输入数组 a = np.arange(10) print("输入数组:", a) # logsum() 函数 res = logsumexp(a) print("a 的 logsumexp:", res)输出它将产生... 阅读更多

名为 scipy.linalg.solve_toeplitz 的线性函数用于求解 Toeplitz 矩阵方程。此函数的形式如下 −scipy.linalg.solve_toeplitz(c_or_cr, b, check_finite=True)此线性函数将求解方程 Tx = b 以求解 x，其中 T 是 Toeplitz 矩阵。参数以下是函数 scipy.linalg.solve_toeplitz() 的参数c_or_cr− array_like 或 (array_like, array_like) 的元组此参数是向量 c 或数组 (c, r) 的元组。尽管 c 的实际形状如何，它始终会被转换为一维数组。如果未给出 r，则假设 r = conjugate(c)。以下是两种情况 −    ... 阅读更多