在机器学习和深度学习应用中，我们往往需要对输入的数据进行滑动窗口预处理，常规的操作是使用for循环。但在python当中for循环是比较慢的操作，特别是当需要处理的数组维度特别庞大时，利用for循环进行滑动窗口预处理耗时会特别长。据笔者查阅资料所得，Numpy提供了两种高效的分块操作，分别是和。后者是比较常用的方法，但没有前者灵活，不能根据需要调整stride步长，很难实现带重叠的滑动窗口。而目前

在机器学习和深度学习应用中，我们往往需要对输入的数据进行滑动窗口预处理，常规的操作是使用for循环。但在python当中for循环是比较慢的操作，特别是当需要处理的数组维度特别庞大时，利用for循环进行滑动窗口预处理耗时会特别长。据笔者查阅资料所得，Numpy提供了两种高效的分块操作，分别是和。后者是比较常用的方法，但没有前者灵活，不能根据需要调整stride步长，很难实现带重叠的滑动窗口。而目前

在机器学习和深度学习应用中，我们往往需要对输入的数据进行滑动窗口预处理，常规的操作是使用for循环。但在python当中for循环是比较慢的操作，特别是当需要处理的数组维度特别庞大时，利用for循环进行滑动窗口预处理耗时会特别长。据笔者查阅资料所得，Numpy提供了两种高效的分块操作，分别是和。后者是比较常用的方法，但没有前者灵活，不能根据需要调整stride步长，很难实现带重叠的滑动窗口。而目前

本篇博客介绍了RLC并联回路最常用的几个参数和公式，没有复杂的数学推导，对快速理解RLC并联电路有一定的帮助。若有错误，还请各位大佬批评指正！