Pythonプログラマーはどのように扱われますか?
統計によると、北京の Python の平均給与は 18,860 元です。Python のさまざまなポジションの給与範囲は次のとおりです: Python フルスタック開発エンジニア (10,000-20,000)、Python 運用保守開発エンジニア (15,000) -20K)、Python シニア開発エンジニア (15K-30K)、Python ビッグデータ エンジニア (15K-30K)、Python 機械学習エンジニア (15K-30K)、Python アーキテクト (20K-40K) など。Python の給与は比較的高いです。高い。
他のプログラミング言語と比較して、Python は急速に発展しており、その独特の特性により、Python は多くの開発言語の中で際立っており、奥深いものとなっています。開発者からも愛される、その人気の理由はここにあるのでしょうか? (推奨される学習: Python ビデオ チュートリアル )
シンプル
Python はシンプルな言語であり、読み書きが非常に簡単であると言えます。問題に遭遇したとき 現時点では、プログラマはプログラミング言語や文法にあまりエネルギーを費やすことなく、問題そのものに集中できます。
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Python は多くのプラットフォームと互換性があるため、開発者は他の言語を使用するときによくある問題に遭遇することはありません
オブジェクト指向
Python は、プロセス指向プログラミングとオブジェクト指向プログラミングの両方をサポートします。手続き型プログラミングでは、プログラマーはコードを再利用し、オブジェクト指向プログラミングでは、データと関数に基づくオブジェクトが使用されます。オブジェクト指向プログラミング言語は非常に複雑なことが多いですが、PYTHON はシンプルさを維持しています。
ライブラリPython コミュニティは、さまざまな Python ライブラリを作成しました。彼らの助けを借りて、ドキュメントの管理、単体テストの実行、データベース、Web ブラウザ、電子メール、暗号化、GUI などを行うことができます。すべては標準ライブラリに含まれていますが、それ以外にも多くのライブラリがあります。
上記の利点に加えて、Python には幅広い用途があり、Web サイトやデスクトップ アプリケーションの開発、自動スクリプト、複雑なコンピューティング システム、科学技術コンピューティング、生命維持管理システム、モノのインターネットなどに適用できます。 、ゲーム、ロボット、自然言語処理、その他多くの側面、特に人工知能のアプリケーションにより、Python 開発はより有望なものになります。
Python 関連の技術記事の詳細については、
Python チュートリアル以上がPythonプログラマーはどのように扱われますか?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

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。

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。

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。

MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。
