Numpy 是 Numerical Python 的简称,是高性能计算和数据分析的基础包,是 Python 的一个重要补充库。Numpy 支持高维度数组与矩阵计算,也针对数组运算提供了大量的数学函数库。Numpy 运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库。 ndarray 对象 Numpy 中主要包含一个强大的 N 维数组对象 ndarray、整合了 C/C++ 和 FORTRAN 代码的工具包,以及丰富的数学函数库,尤其是实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成的函数。 ndarray 对象是一系列同类型数据的集合下标索引从 0 开始,是一个用于存放同类型元素的多维数组。ndarray 中的每个元素在内存中都具有相同大小的存储区域。 1. ndarray 的内部结构 相对于标准的数组,ndarray 本质上是一个数据结构。 ndarray 内部主要由以下内容构成: shape:数组形状,表示数组各维大小的整数元组。 dtype:数据类型,描述数组的类型对象。对象类型为内置的 24 种数组标量类型的一种。 data:数组数据,指向内存中数据的指针。 strides:跨度
计算机编程中,函数是一种独立的代码块用于实现特定的功能,并被设计为可重用的代码。函数是面向过程程序设计的基本单元,它可将程序划分为若干独立的功能模块,利于代码的维护和管理。 常见的一个函数由函数的返回值类型、函数名、参数表、函数体这 4 个部分组成。 1. 函数默认参数 在 C++ 中,函数的形参列表中的形参是可以有默认值的。 语法: 返回值类型 函数名 (参数 = 默认值){} 示例: int func(int a, int b = 10, int c = 10) { return a + b + c; } //1. 如果某个位置参数有默认值,那么从这个位置往后,从左向右,必须都要有默认值 //2. 如果函数声明有默认值,函数实现的时候就不能有默认参数 int func2(int a = 10, int b = 10); int func2(int a, int b) { return a + b; } int main() { cout << "ret = " << func(20, 20) << end
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生成树技术背景 以太网交换网络上为了进行链路备份,通常会使用冗余链路,但是使用冗余链路会在交换网络上形成环路,并导致广播风暴以及 MAC 地址表不稳定等故障现象,从而导致用户通信质量较差,甚至通信中断。生成树协议(STP)运行以太网交换机上,为解决网络中的环路问题再网络上修剪出一颗无环的树,并在主链路出现故障后自动启用备份链路,使网络工作正常。最新的 STP 标准由 1998 年发布的 IEEE802.1D 标准文档定义。 简单来说有以下几点: 交换机单链路上行,存在单点故障,线路和设备都不具备冗余性。 任何一条链路或者设备故障,网络将面临断网。 二层环路 冗余拓扑能够解决单点故障问题。但是冗余拓扑带来了二层环路问题。实际网络环境中,经常产生二层环路从而引发网络故障。 如果为了保证网络运行的稳定性,在以太网交换网络上使用冗余链路进行了链路备份,如下图: 在使用了冗余链路后,出现了二成交换网络的环路,引发了广播风暴、MAC 地址表不稳定等问题。 1. 广播风暴 网络中若存在二层环路,一旦出现广播数据帧,这些数据帧将被交换机不断泛洪,造成广播风暴。 广播风暴对网络危害非
Justin_Wu
山不让尘,川不辞盈
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