线性可分问题：边缘计算

边缘计算是一种将计算和数据处理推向网络边缘的计算模式，它在近年来得到了广泛应用和关注。在本文中，我们将探讨边缘计算在解决线性可分问题中的应用。我们将介绍线性可分问题的概念，并提供相应的源代码示例。

线性可分问题是指存在一个超平面，可以将数据集中的两个不同类别的样本完全分开。在机器学习和模式识别领域中，线性可分问题是一个基础且重要的问题。常见的线性可分算法包括支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）和感知机（Perceptron）等。

边缘计算的核心思想是将计算任务和数据处理移动到离数据源最近的边缘设备上进行处理，以减少数据传输和延迟。在解决线性可分问题时，边缘计算可以提供实时的、低延迟的分类和决策能力，从而加快模型训练和预测的速度。

下面是一个使用边缘计算解决线性可分问题的示例代码：

import numpy as np

# 定义线性可分问题的数据集
X = np.array([[