Pythonってどんな言語?
若い頃は月を知らず、白い翡翠の皿に見えました。 Python は単なるスクリプト言語であると多くの人が言い慣れていますが、実際、この言い方は非常に不正確であり、Python の能力をまったく反映していません。
# 厳密に言えば、Python はクロスプラットフォーム、オープンソース、自由に解釈できる高水準動的プログラミング言語です。 (推奨される学習: Python ビデオ チュートリアル )
Python は、解釈と実行に加えて、ソース コードをバイトコードに変換してプログラムを最適化する擬似コンパイルもサポートしています。実行速度が向上し、ソース コードの機密性が保たれます。また、py2exe、pyinstaller、cx_Freeze、またはその他の同様のツールを使用して、Python プログラムとそのすべての依存ライブラリを拡張子 exe を持つ実行可能プログラムにパッケージ化して、Python プログラムから分離できるようになります。 Python インタープリター環境および関連する依存ライブラリー Windows プラットフォーム上で独立して実行されます。
Python は命令型プログラミング、関数型プログラミングをサポートし、オブジェクト指向プログラミングを完全にサポートし、シンプルで明確な構文を持ち、ほぼすべての分野でアプリケーション開発をサポートする成熟した拡張ライブラリを多数備えています。 Python は、複数の異なる言語で書かれたプログラムを統合してシームレスなスプライシングを実現し、さまざまな言語やツールをうまく活用してさまざまなアプリケーション分野のニーズを満たすことができるため、「グルー言語」と呼ばれています。
私は何者で、どこから来て、どこへ行きたいですか?これは誰もが常に考えるべき質問です。人生において明確で崇高な目標を持ち、それに向かって努力し続けなければなりません。 。 闘争。同様に、Python を選択するときは、Python を学習する目的は何か、開発のどのような側面を行う予定であるか、利用可能な拡張ライブラリは何か、これらの拡張ライブラリがサポートする Python のバージョンを明確に考慮する必要があります。独自の選択を行うことで、Python やさまざまな拡張ライブラリのインストールとアンインストールを繰り返して時間を無駄にすることなく、半分の労力で 2 倍の結果を得ることができます。
現時点での Python 3 の設計コンセプト。どのような業界のアプリケーション開発をしたいかまだ決まっていない場合、または新しくて楽しい言語を試してみたい場合は、迷わず Python 3.x シリーズの最上位バージョンを選択してください。
Python 関連の技術記事の詳細については、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。
以上がPythonってどんな言語?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

CentOSシステムでのPytorchモデルの効率的なトレーニングには手順が必要であり、この記事では詳細なガイドが提供されます。 1。環境の準備:Pythonおよび依存関係のインストール:Centosシステムは通常Pythonをプリインストールしますが、バージョンは古い場合があります。 YumまたはDNFを使用してPython 3をインストールし、PIP:sudoyumupdatepython3(またはsudodnfupdatepython3)、pip3install-upgradepipをアップグレードすることをお勧めします。 cuda and cudnn(GPU加速):nvidiagpuを使用する場合は、cudatoolをインストールする必要があります

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

CentOSでPytorchバージョンを選択する場合、次の重要な要素を考慮する必要があります。1。CUDAバージョンの互換性GPUサポート:NVIDIA GPUを使用してGPU加速度を活用したい場合は、対応するCUDAバージョンをサポートするPytorchを選択する必要があります。 NVIDIA-SMIコマンドを実行することでサポートされているCUDAバージョンを表示できます。 CPUバージョン:GPUをお持ちでない場合、またはGPUを使用したくない場合は、PytorchのCPUバージョンを選択できます。 2。PythonバージョンPytorch

NGINXのインストールをインストールするには、次の手順に従う必要があります。開発ツール、PCRE-Devel、OpenSSL-Develなどの依存関係のインストール。 nginxソースコードパッケージをダウンロードし、それを解凍してコンパイルしてインストールし、/usr/local/nginxとしてインストールパスを指定します。 nginxユーザーとユーザーグループを作成し、アクセス許可を設定します。構成ファイルnginx.confを変更し、リスニングポートとドメイン名/IPアドレスを構成します。 nginxサービスを開始します。依存関係の問題、ポート競合、構成ファイルエラーなど、一般的なエラーに注意する必要があります。パフォーマンスの最適化は、キャッシュをオンにしたり、ワーカープロセスの数を調整するなど、特定の状況に応じて調整する必要があります。

Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所
