Python の簡単なテスト問題は何ですか?
1 次のコードの出力は、
print(round(-3.6))
A.-4
B.-4.0
C です。 - 3
D. -3.0
2 次のコードの出力は次のとおりです (Python3.6 以降):
dic={ 'a':1,'b':4,'c':9,'xy':13} print(dic.popitem())
A.(‘a’:1,‘b’:4,‘c’:9)
B.(‘c’:9,‘xy’:13)
##C.(‘a’,13)#D.(‘xy’,13)
##3 次のコードの出力は:
adict = dict.fromkeys(['key1', 'key2'], []) adict['key1'].append(123) adict['key1'] = 456 print(adict['key2'])
A. エラー
B.[]A.True TrueB.True FalseC.[123]
D. 456
4 次のコードの出力は次のとおりです:print([1, 2] == [(1), (2)]) print([1, 2] == [(1,), (2,)])ログイン後にコピー
A. エラー レポートB .hiC.False True
D.False False
5 次のコードの出力結果は次のとおりです:print('hi') if 3 > 4 else print('bye')ログイン後にコピー
C.bye
D.hi bye
#6 次のコードの出力結果は次のとおりです:
A. エラー レポートnum = 6 if True == 1.0 else 8 print(num)ログイン後にコピー
B.6
C.8D.TrueB.NoneC.47 次のコードの出力は次のとおりです。 ##
for i in range(5): pass print(i)ログイン後にコピーA .Error
B.NoneC.3D.5
8次のコードの出力は次のとおりです:alist = [1, 2, 3] blist = [i ** 2 for i in alist] print(i)ログイン後にコピーA. エラー
B.[2] になります。 ,3,4]C.[None,None,None]D.9
9 次のコードを実行した後、blist の値はalist = [1, 2, 3] blist = [print(i+1) for i in alist]ログイン後にコピーA.[1,2,3]
D.[]
10 次のコードの正しい説明は次のとおりです。 ##print({ 'a',[1,2]})ログイン後にコピー#A. エラーは報告されません
B. [1,2] がタプルに変更されてもエラーは報告されません
C. エラーは報告されません[1,2] が setD に変更されると、レポートされます。[1,2] をセットに変更すると、{‘a’,1,2}が出力されます答え: A D C B C B C A C B
以上がPython の簡単なテスト問題は何ですか?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。

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。

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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。

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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

PytorchをCentosシステムにインストールする場合、適切なバージョンを慎重に選択し、次の重要な要因を検討する必要があります。1。システム環境互換性:オペレーティングシステム:Centos7以上を使用することをお勧めします。 Cuda and Cudnn:PytorchバージョンとCudaバージョンは密接に関連しています。たとえば、pytorch1.9.0にはcuda11.1が必要ですが、pytorch2.0.1にはcuda11.3が必要です。 CUDNNバージョンは、CUDAバージョンとも一致する必要があります。 Pytorchバージョンを選択する前に、互換性のあるCUDAおよびCUDNNバージョンがインストールされていることを確認してください。 Pythonバージョン:Pytorch公式支店

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
