


Quelle application dois-je utiliser pour résoudre les questions Python ?
Quelle application dois-je utiliser pour résoudre les questions Python ?
Il est recommandé d'utiliser leetcode Laissez-moi vous présenter les fonctions de ce logiciel.
1. Sélectionnez le type de question
La barre d'onglets supérieure Problèmes propose respectivement trois catégories : Algorithmes, Base de données et Algorithmes. , les questions de base de données et les questions de script Shell, la première est la question d'algorithme dont nous avons besoin.
2. Sélectionnez les questions d'algorithme
Après avoir cliqué sur Algorithmes, nous pouvons voir une liste de questions, chacune La question a un numéro de série unique, le taux d'acceptation derrière celui-ci indique l'exactitude de la soumission et la difficulté indique le niveau de difficulté.
LeetCode est divisé en trois niveaux selon la difficulté : Difficile, Moyen et Facile.
Le niveau facile ne nécessite généralement pas beaucoup de réflexion pour trouver des algorithmes, et peut même être réalisé de manière directe, ce qui est particulièrement adapté aux novices pour se familiariser avec les langages de programmation.
Le niveau Moyen sera un peu difficile, faisant généralement appel à des algorithmes classiques et nécessitant une certaine réflexion.
Le niveau difficile est le plus difficile. Parfois, c'est la difficulté de l'algorithme lui-même, et parfois cela vous oblige à considérer divers détails.
La petite flèche devant chaque question indique que la question a été complétée. Il y a un filtre Choisir un en haut de la liste de questions, qui peut supprimer les questions terminées de la liste.
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3. 🎜>
Si nous voulons trouver uniquement un certain type de questions, nous pouvons filtrer par Tags ou EntrepriseVous pouvez voir ce qui suit dans la colonne de droite de la banque de questions, d'où proviennent les questions de nombreuses entreprises sont répertoriées
4. Comment discuter avec les autresChaque sujet a son propre bouton Discuter. Après avoir cliqué pour entrer, vous pouvez voir. l'espace de discussion.
5. À propos de l'écriture, des tests et de la soumission du code Après avoir cliqué sur le sujet que nous avons sélectionné, vous pouvez écrire le code en général. Ils fourniront directement une interface fonctionnelle. Il suffit d'écrire l'intérieur de la fonction et de prendre en compte le fichier de bibliothèque. De plus, dans la colonne de sélection ci-dessus, vous pouvez basculer vers le langage de programmation dont vous avez besoin.
Bien sûr, nous choisirons de soumettre la solution une fois le test terminé et correct.
Si une erreur se produit, une invite s'affichera.
Si c'est correct, l'invite suivante s'affichera :
Nous pouvons cliquer sur Plus de détails pour voir la description détaillée des résultats
ou cliquer sur la question à côté de Prochains défis pour continuer à répondre aux questions.
6. Affichez les questions que vous avez soumises
Retrouvez-vous dans la barre d'onglets supérieure et sélectionnez :
Mes soumissions : vous pouvez trouver les sujets que vous avez soumis (y compris les soumissions correctes et les soumissions incorrectes) et les codes soumis peuvent également être vus
Gérer les sessions : gérez principalement vos propres soumissions, le taux d'erreur et le taux d'exactitude, l'achèvement total taux et ainsi de suite.
Vous pouvez trouver le statut de votre soumission pour cette question dans Mes soumissions à côté de chaque question
Après avoir cliqué dessus, vous pouvez retrouver toutes vos soumissions passées.
Cliquez sur Accepté ou Mauvaise réponse pour afficher l'état du code de vos soumissions passées, et bien sûr le score.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.
