物聯網 (IoT) 裝置的使用為企業和消費者提供了巨大的支援。然而，這種快速增長給傳統的資料中心基礎設施帶來了巨大壓力。為了解決這個問題，邊緣計算變得越來越普遍。因為它能夠將處理能力更靠近生成或使用資料的裝置。本文將介紹物聯網、雲計算和邊緣計算的基礎知識，並討論它們為何如此契合的關鍵原因。什麼是邊緣計算？邊緣計算是一種透過... 閱讀更多

邊緣計算和 5G 是兩項最關鍵的技術，這兩項技術的結合具有巨大的潛力，可以改變物聯網裝置的工作方式，使它們更有效率、更快、更可靠。在本文中，我們將探討邊緣計算和 5G 如何幫助物聯網。什麼是邊緣計算？邊緣計算是一種分散式計算正規化，它使資料處理和儲存能夠在靠近資料來源（例如物聯網裝置、感測器和移動裝置）的地方進行。此策略旨在最大程度地減少延遲、減少頻寬使用並提高整體效能... 閱讀更多

在科學研究中，資料測量過程中可能會出現錯誤，這些錯誤會影響結果的準確性和可靠性。這些錯誤可以分為兩類：系統誤差和隨機誤差。雖然這兩種型別的錯誤都會影響研究結果的準確性，但它們在性質、原因和後果方面有所不同。本文旨在詳細解釋系統誤差和隨機誤差之間的區別。什麼是系統誤差？系統誤差是由測量過程中的缺陷引起的，這些缺陷會持續地將結果偏向特定方向。這些錯誤通常... 閱讀更多

高斯脈衝有什麼用途？高斯脈衝廣泛應用於訊號處理，特別是在雷達、聲納和通訊領域。這種脈衝是一種在時域具有高斯形狀的脈衝，這使其能夠用於檢測可能被噪聲掩蓋的小訊號。在本教程中，我們將探討如何使用 scipy.signal.gausspulse 函式生成高斯脈衝。什麼是高斯脈衝？高斯脈衝是一種在時域具有高斯形狀包絡線的函式。高斯函式是一種鐘形曲線，圍繞其峰值對稱。它... 閱讀更多

scipy.linalg 包的 sqrtm() 函式可用於查詢輸入矩陣的平方根。語法scipy.linalg.sqrtm(x)示例 1讓我們考慮以下示例 −# 匯入所需的庫 from scipy from scipy import linalg import numpy as np # 定義輸入陣列 x = np.array([[14 , 2] , [89 , 33]]) print("輸入陣列:", x) # 計算平方根 r = linalg.sqrtm(x) # 顯示平方根 print("x 的平方根: ", r)輸出它將生成以下輸出 −輸入陣列: [[14 2] [89 33]] x 的平方根: [[3.43430132 0.22262855] [9.90697038 5.54927253]]示例 2讓我們... 閱讀更多

scipy.linalg 包的 norm() 函式用於返回八種不同的矩陣範數之一或無限多個向量範數之一。語法scipy.linalg.norm(x)其中 x 是輸入陣列或方陣。示例 1讓我們考慮以下示例 −# 匯入所需的庫 from scipy from scipy import linalg import numpy as np # 定義輸入陣列 x = np.array([7 , 4]) print("輸入陣列:", x) # 計算 L2 範數 r = linalg.norm(x) # 計算 L1 範數 s = linalg.norm(x, 3) # 顯示範數值 print("r 的範數值 :", ... 閱讀更多

scipy.linalg 包包含一組用於線性代數的不同功能。其中之一是 inv() 函式，該函式用於查詢方陣的逆。語法scipy.linalg.inv(x)其中 x 是方陣。示例 1讓我們考慮以下示例 −# 匯入所需的庫 from scipy import linalg import numpy as np # 定義陣列 a = np.array([[5, 3], [6, 4]]) print("輸入矩陣 :", a) # 查詢方陣的逆 x = linalg.inv(a) print("方陣 A 的逆 :", x)輸出上述程式將生成以下輸出 −輸入矩陣 ... 閱讀更多

scipy.linalg 包包含一組用於線性代數的不同功能。其中之一是 det() 函式。此函式用於查詢二維矩陣的行列式。語法scipy.linalg.det(x)其中 x 是方陣。示例 1讓我們考慮以下示例 −# 匯入所需的庫 from scipy import linalg import numpy as np # 初始化矩陣 A A = np.array([[8, 5], [3, 4]]) print("輸入矩陣 :", A) # 查詢矩陣 X 的行列式 x = linalg.det(A) print("A 的行列式值:", x)輸出它將生成以下輸出 −輸入矩陣 : [[8 5] ... 閱讀更多

scipy.special 包包含一組用於數學物理的不同功能。其中之一是 logsumexp() 函式。此函式用於計算輸入元素的指數之和的對數。讓我們舉幾個例子，看看如何使用此函式。語法scipy.special.logsumexp(x)其中，x 是輸入值。示例 1讓我們考慮以下示例 −# 從 scipy.special 匯入 logsumexp from scipy.special import logsumexp import numpy as np # 輸入陣列 a = np.arange(10) print("輸入陣列:", a) # logsum() 函式 res = logsumexp(a) print("a 的 logsumexp:", res)輸出它將產生... 閱讀更多

名為 scipy.linalg.solve_toeplitz 的線性函式用於求解 Toeplitz 矩陣方程。此函式的形式如下 −scipy.linalg.solve_toeplitz(c_or_cr, b, check_finite=True)此線性函式將求解方程 Tx = b 以求解 x，其中 T 是 Toeplitz 矩陣。引數以下是函式 scipy.linalg.solve_toeplitz() 的引數c_or_cr− array_like 或 (array_like, array_like) 的元組此引數是向量 c 或陣列 (c, r) 的元組。儘管 c 的實際形狀如何，它始終會被轉換為一維陣列。如果未給出 r，則假設 r = conjugate(c)。以下是兩種情況 −    ... 閱讀更多