


Quelles sont les deux méthodes de programmation en langage python ?
Python est un langage de programmation de haut niveau interprété, orienté objet avec des types de données dynamiques.
Python a été inventé par Guido van Rossum fin 1989, et la première version publique a été publiée en 1991.
Comme le langage Perl, le code source de Python suit également l'accord GPL (GNU General Public License).
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Programmation Python :
Chaque Chaque module possède une variable intégrée nommée __name__. La valeur de cette variable changera en fonction de la manière dont ce module est appelé :
1). Si ce fichier est importé en tant que module, la valeur de __name__ Le value est le nom du module ;
2), si ce fichier est exécuté directement, la valeur de __name__ est "__main__"
Méthode de programmation :
1), orienté processus : centré sur les instructions, les données sont traitées par des instructions, c'est-à-dire comment organiser le code pour résoudre les problèmes
2), orienté objet : centré sur les données, tous les codes de traitement ; tournent autour de l'expansion des données, c'est-à-dire comment concevoir des structures de données pour organiser les données et fournir des opérations de traitement permettant à ces données de résoudre des problèmes
Toutes les données enregistrées dans les programmes Python sont développées autour du concept d'objets, et sont stockées dans le programme Toutes les données sont des objets, et chaque objet a une identité "id()", un type "type()" et une valeur "print"
Par exemple : name="field" sera terminer par "champ "Créer un objet chaîne dont l'identité est un pointeur vers son emplacement en mémoire (adresse en mémoire), et le nom est le nom qui fait référence à cet emplacement spécifique
classe : Type personnalisé ;
Le type d'objet est également appelé la catégorie de l'objet, qui est utilisée pour décrire la représentation interne de l'objet et les opérations de méthode qu'il prend en charge
instance ; : instanciation :
C'est-à-dire créer un objet d'un type spécifique. Une fois l'instance créée, son identité et son type ne peuvent pas être modifiés "Obtenir le type d'objet via type()". la valeur d'un objet mutable peut être modifiée, et la valeur d'un objet immuable ne peut pas être modifiée. Les valeurs ne peuvent pas être modifiées ;
Conteneur : un objet contient des références à d'autres objets
Données. propriétés et méthodes :
Propriétés : (variables) valeurs associées aux objets
Méthode : (fonction) L'opération qui sera effectuée sur l'objet lorsqu'il est appelé Fonction
(.) : Utilisez (.) pour accéder aux propriétés et aux méthodes
La classe est instanciée dans un objet :
classA: instanceA: instanceB:
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:

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.

Une formation efficace des modèles Pytorch sur les systèmes CentOS nécessite des étapes, et cet article fournira des guides détaillés. 1. Préparation de l'environnement: Installation de Python et de dépendance: le système CentOS préinstalle généralement Python, mais la version peut être plus ancienne. Il est recommandé d'utiliser YUM ou DNF pour installer Python 3 et Mettez PIP: sudoyuMupDatePython3 (ou sudodnfupdatepython3), pip3install-upradepip. CUDA et CUDNN (accélération GPU): Si vous utilisez Nvidiagpu, vous devez installer Cudatool

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.

Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch

Traitez efficacement les données Pytorch sur le système CentOS, les étapes suivantes sont requises: Installation de dépendance: Mettez d'abord à jour le système et installez Python3 et PIP: sudoyuMupdate-anduhuminstallpython3-ysudoyuminstallpython3-pip-y, téléchargez et installez Cudatoolkit et Cudnn à partir du site officiel de Nvidia selon votre version de Centos et GPU. Configuration de l'environnement virtuel (recommandé): utilisez conda pour créer et activer un nouvel environnement virtuel, par exemple: condacreate-n

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.
