numpy备忘

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原创 最新推荐文章于 2026-09-20 14:39:02 发布 205 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
5G-A无源物联网：深度解析“不插电“智能的底层技术原理 北京移动推出5G-A无源物联网技术，实现电动车标签"零功耗"运行。该技术通过射频能量收集（利用5G-A基站高功率信号转换为电能）和反向散射通信（调制反射信号传输数据）两大核心技术，使设备无需电池即可工作。5G-A相比4G在信号能量密度、通信速率和定位精度等方面显著提升，结合通感一体等创新技术，为无源物联网提供商用基础。该方案已在北京小区试点应用，实现电动车精准定位管理，标签寿命可达5年以上。专家预测，这项技术将大幅降低物联网部署成本，推动"万物智联"时代的到来。 阅读详情
  • numpy.cumsum():按照所给定的轴参数返回元素的梯形累计和，axis=0，按照行累加。axis=1，按照列累加。axis不给定具体值，就把numpy数组当成一个一维数组。
  • np.pad():常用于深度学习中的数据预处理，可以将numpy数组按指定的方法填充成指定的形状
    如下，在 speech emotion recognition中，将不满300帧的特征矩阵用np.pad补灵
if(time <= 300):
                                      part = mel_spec
                                      delta11 = delta1
                                      delta21 = delta2
                                      part = np.pad(part,((0,300 - part.shape[0]),(0,0)),'constant',constant_values = 0)
                                      delta11 = np.pad(delta11,((0,300 - delta11.shape[0]),(0,0)),'constant',constant_values = 0)
                                      delta21 = np.pad(delta21,((0,300 - delta21.shape[0]),(0,0)),'constant',constant_values = 0)
                                      traindata1[train_num*300:(train_num+1)*300] = part
                                      traindata2[train_num*300:(train_num+1)*300] = delta11
                                      traindata3[train_num*300:(train_num+1)*300] = delta21
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