maximums, minimums = \ training_data.max(axis=0), \ training_data.min(axis=0)

这段代码是在对训练数据进行归一化处理，其中`training_data`是一个二维数组，每一列代表一个特征，每一行代表一个样本。`max(axis=0)`表示沿着列方向取最大值，`min(axis=0)`表示沿着列方向取最小值，这样得到的`maximums`和`minimums`是一个一维数组，分别存储了每个特征的最大值和最小值。然后可以通过以下代码对训练数据进行归一化处理：

normalized_data = (training_data - minimums) / (maximums - minimums)

这样处理后，每个特征的取值范围都被映射到了0到1之间。

相关问题

for i in range(feature_num): data[:, i] = (data[:, i] - minimums[i]) / (maximums[i] - minimums[i])

这段代码是对于一个二维数组data中的每一列进行归一化处理，使得每一列数据的值都在0到1之间。其中，feature_num为data数组的列数，minimums和maximums分别为每一列数据的最小值和最大值。该代码使用了Python中的for循环和numpy库的数组切片，可以有效地提高数据处理的效率。

ethtool -l

ethtool -l 命令用于显示给定网络接口的硬件队列相关信息。在多队列网络接口的情况下，可以使用此命令显示每个队列的信息。

例如，可以使用以下命令查看 eth0 网络接口的队列信息：

ethtool -l eth0

输出结果可能会类似于以下内容：

Channel parameters for eth0:
Pre-set maximums:
RX:		0
TX:		0
Other:		0
Combined:	32
Current hardware settings:
RX:		0
TX:		0
Other:		0
Combined:	1

其中，Pre-set maximums 列表显示了网络接口的最大队列数。Current hardware settings 显示了实际使用的队列数。在此示例中，eth0 网络接口只使用了一个队列。