使用以下代码: x = np.array([1, 2, 7, 5, 8])x = np.log(x)m, b = np.polyfit(x, y, 1)plt.plot(x, m*x + b) 我可以将对数值绘制为如下图: ? 但是我想让轴的刻度值为非对数值,所以我认为这是可行的: x = np.array([1, 2, 7, 5, 8])
y
关联的VMware知识库文章讨论了增加Small Rx Buffers和Rx Ring #1设置的问题,但是警告说,过多地增加这些设置可能会大大增加主机上的内存开销。在对我们~150个Windows的Network Interface\Packets Received Discarded性能计数器进行审核之后,16个来宾中的22个vNIC有一些丢弃的数据包。数量很小,所以我不担心对主机使用额外内存进行征税,但我想了解内存是如何用于这些设置的,以及内存来自何处。缓冲器的数量和环的大