'train-ubyte'这个是地址码

"train-ubyte"通常不是地址码，而是MNIST数据集的一部分。 MNIST 是一个广泛使用的手写数字识别数据集，包含了 60,000 张训练图像（每个都是 28x28 像素的灰度图片）和另外 10,000 张测试图像，它们都存储为二进制文件。"train-ubyte"对应的是训练数据集的二进制文件，其中包含每张图片的一维数组表示。

在这个文件中，前 4 bytes 是标志信息，接下来 784 bytes （对于28x28像素的图片）代表了像素值，这些值范围从0到255。所以，如果你想直接处理这个文件，你需要使用像NumPy这样的库来读取和解析这些二进制数据。

如果你正在编写机器学习相关的Python代码并试图加载MNIST数据，你可以使用`numpy.fromfile()`或`tensorflow.keras.datasets.mnist`等API来获取训练数据：

import numpy as np

# 加载MNIST训练数据
with open('train-images-idx3-ubyte', 'rb') as f:
    magic, n_images, rows, cols = np.fromfile(f, dtype=np.uint8, count=4)
    train_data = np.fromfile(f, dtype=np.uint8).reshape(n_images, rows, cols)

# 这里假设train-labels-idx1-ubyte文件相同处理方式
with open('train-labels-idx1-ubyte', 'rb') as flabels:
    train_labels = np.fromfile(flabels, dtype=np.uint8).reshape(n_images,)