Que signifie la plage en python ?
En python, range signifie "plage" et "série". C'est une fonction intégrée utilisée pour générer une série d'entiers consécutifs et créer une liste d'entiers. La syntaxe est "range(start,stop. [,step])" ; sa liste d'entiers s'étend de la valeur de début à la valeur d'arrêt, mais n'inclut pas l'arrêt.
L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 7, version Python 3, ordinateur Dell G3.
gamme signifie "gamme" ou "une série".
python range()
range est une fonction intégrée en python qui est utilisée pour générer une série d'entiers consécutifs et créer un liste d'entiers, généralement utilisée dans les boucles for.
Syntaxe de la fonction range()
range(start, stop[, step])
Description du paramètre :
start : Le comptage commence à partir du début. La valeur par défaut est de commencer à 0. Par exemple, range(5) est équivalent à range(0, 5);
stop : compte jusqu'à la fin de l'arrêt, mais n'inclut pas l'arrêt. Par exemple : la plage (0, 5) est [0, 1, 2, 3, 4] sans 5
pas : taille du pas, la valeur par défaut est 1. Par exemple : range(0, 5) est équivalent à range(0, 5, 1)
Exemple
>>>range(10) # 从 0 开始到 10 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] >>> range(1, 11) # 从 1 开始到 11 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] >>> range(0, 30, 5) # 步长为 5 [0, 5, 10, 15, 20, 25] >>> range(0, 10, 3) # 步长为 3 [0, 3, 6, 9] >>> range(0, -10, -1) # 负数 [0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9] >>> range(0) [] >>> range(1, 0) []
Ce qui suit est l'utilisation de range dans for, en bouclant chaque lettre de runoob :
>>>x = 'runoob' >>> for i in range(len(x)) : ... print(x[i]) ... r u n o o b >>>
Analysis
(1)range() est un objet itérable, mais pas un itérateur.
Comme indiqué ci-dessous :
Supplément :
Objet itérable (Iterable) :
Tous les objets qui peuvent être utilisés dans les boucles for sont des objets itérables, qui peuvent être jugés par Iterable dans le module collections.
Itérateur :
peut non seulement être utilisé dans les boucles for, mais également dans la fonction next(). L'objet de la fonction next() est un itérateur, qui représente une séquence de paresseux. calculs et peut être utilisé dans le module collections Iterator pour juger.
Si l'objet itérable veut devenir un itérateur, vous pouvez utiliser la fonction iter() :
iter(range(3))
Lorsque la boucle for traverse, l'objet itérable et l'itérateur Les performances des processeurs sont les mêmes, c'est-à-dire qu'ils sont tous évalués paresseusement, et il n'y a aucune différence de complexité spatiale et de complexité temporelle. La différence entre les objets itérables et les itérateurs est « la même chose mais deux choses différentes » : la même chose est que les deux peuvent être itérés paresseusement (méthode __Iter__), mais la différence est que les objets itérables ne prennent pas en charge l'auto-traverse (c'est-à-dire __next__ méthode), tandis qu'itérable Le processeur lui-même ne prend pas en charge le découpage (c'est-à-dire la méthode __getitem__).
(2)range() est un type de séquence immuable. Il peut effectuer des opérations telles que juger des éléments, trouver des éléments, découper, etc., mais il ne peut pas modifier des éléments.
En bref : range() est un objet itérable plutôt qu'un itérateur, et l'objet range est une séquence arithmétique immuable.
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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.

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.

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.

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

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.

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