smu02b192.168.0.10
时间: 2023-10-18 15:03:00 浏览: 58
smu02b192.168.0.10是一个IP地址,它是以IPv4的形式表示的。IP地址是用于在网络中唯一标识一台计算机或设备的数字地址。在这个IP地址中,“smu02b”可能是一个特定的标识符,用于识别计算机的名称或组织。而“192.168.0.10”是该计算机在局域网中的内部地址。
IP地址的格式由四个八位字节组成,每个字节用小数点分隔。第一个字节范围是0到255,表示网络的主要部分,通常用于识别网络和网络设备。例如,192.168.0.10中的“192.168”可能是一个子网的标识符。而最后一个字节(“0.10”)是主机部分,用于区分在同一网络上的不同设备。
通过IP地址,计算机可以在网络中相互通信和交换数据。它是整个网络通信的基础。IP地址还可以用于区分全球范围内的互联网上的不同设备,并确保数据在正确的目的地到达。
总之,smu02b192.168.0.10是一个用于标识计算机的IP地址,它在局域网中起到唯一标识和定位设备的作用。
相关问题
process.extractBests
process.extractBests()是一个函数,它可以从给定的选择列表中提取与查询字符串最匹配的多个结果。它是通过调用process.extractWithoutOrder()来实现的。与process.extract()类似,但是process.extractBests()可以传递一个score_cutoff参数,用于筛选出匹配度高于指定阈值的结果。\[1\]\[2\]
使用process.extractBests()函数可以方便地获取匹配度最高的多个结果。然而,需要注意的是,匹配度最高的结果不一定是我们想要的数据。可以通过实际应用中的示例和两个实战应用来进一步理解其用法和效果。\[3\]
总结起来,process.extractBests()是一个用于提取与查询字符串最匹配的多个结果的函数,它可以通过设置score_cutoff参数来筛选出匹配度高于指定阈值的结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python fuzzywuzzy模块模糊字符串匹配详细用法](https://blog.csdn.net/weixin_39550172/article/details/110374059)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [python fuzzywuzzy模块 模糊字符串匹配详细用法](https://blog.csdn.net/sunyao_123/article/details/76942809)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [一个非常好用的 Python 魔法库](https://blog.csdn.net/zihong521/article/details/120182368)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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吕思盈-202230110073-原文.pdf
这篇参考材料是关于基于卷积神经网络的SAR图像的海冰分类的研究。研究使用了长短期记忆网络(LSTM)和残差卷积神经网络(ResNet)提取空间和时间特征。该研究的作者是Salman Khaleghian、Habib Ullah、Thomas Kræmer、Nick Hughes、Torbjørn Eltoft和Andrea Marinoni。