Python 풀 스택 로드 시리즈 튜플 데이터 유형
튜플과 리스트의 유일한 차이점은 리스트는 변경할 수 있고, 튜플은 변경할 수 없으며, 다른 기능은 리스트와 동일하다는 것입니다.
튜플을 만드는 두 가지 방법
1장 유형
ages = (11, 22, 33, 44, 55)
두 번째 유형
ages = tuple((11, 22, 33, 44, 55))
조상 항목에 요소가 하나만 있는 경우 쉼표를 추가해야 하며, 그렇지 않으면 문자열이 됩니다.
In [1]: t = (1) In [2]: t Out[2]: 1 In [3]: type(t) Out[3]: int In [4]: t = (1,) In [5]: t Out[5]: (1,) In [6]: type(t) Out[6]: tuple
튜플 메서드
목록에서 요소의 발생 횟수 보기
count(self, value):
属性 | 描述 |
---|---|
value | 元素的值 |
>>> ages = tuple((11, 22, 33, 44, 55)) >>> ages (11, 22, 33, 44, 55) >>> ages.count(11) 1
튜플에서 요소의 위치 찾기
index(self, value, start=None, stop=None):
属性 | 描述 |
---|---|
value | 元素的值 |
start | 开始的位置 |
stop | 结束的位置 |
>>> ages = tuple((11, 22, 33, 44, 55)) >>> ages.index(11) 0 >>> ages.index(44) 3
목록 중첩
>>> T = (1,2,3,4,5) >>> (x * 2 for x in T) <generator object <genexpr> at 0x102a3e360> >>> T1 = (x * 2 for x in T) >>> T1 <generator object <genexpr> at 0x102a3e410> >>> for t in T1: print(t) ... 2 4 6 8 10
튜플 중첩 수정
튜플의 요소는 변경할 수 없지만 튜플의 요소는 변경할 수 있습니다
>>> tup=("tup",["list",{"name":"ansheng"}]) >>> tup ('tup', ['list', {'name': 'ansheng'}]) >>> tup[1] ['list', {'name': 'ansheng'}] >>> tup[1].append("list_a") >>> tup[1] ['list', {'name': 'ansheng'}, 'list_a']
튜플의 요소 자체는 수정할 수 없지만 튜플의 요소가 목록이나 사전인 경우 수정할 수 있습니다
슬라이스에서 불변 유형을 수정합니다
>>> T = (1,2,3) >>> T = T[:2] + (4,) >>> T (1, 2, 4)
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PHP와 Python은 고유 한 장점과 단점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 달려 있습니다. 1.PHP는 대규모 웹 애플리케이션의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 데이터 과학 및 기계 학습 분야를 지배합니다.

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CentOS 시스템에서 Pytorch GPU 가속도를 활성화하려면 Cuda, Cudnn 및 GPU 버전의 Pytorch를 설치해야합니다. 다음 단계는 프로세스를 안내합니다. CUDA 및 CUDNN 설치 CUDA 버전 호환성 결정 : NVIDIA-SMI 명령을 사용하여 NVIDIA 그래픽 카드에서 지원하는 CUDA 버전을보십시오. 예를 들어, MX450 그래픽 카드는 CUDA11.1 이상을 지원할 수 있습니다. Cudatoolkit 다운로드 및 설치 : NVIDIACUDATOOLKIT의 공식 웹 사이트를 방문하여 그래픽 카드에서 지원하는 가장 높은 CUDA 버전에 따라 해당 버전을 다운로드하여 설치하십시오. CUDNN 라이브러리 설치 :

Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

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Centos에서 Pytorch 버전을 선택할 때 다음과 같은 주요 요소를 고려해야합니다. 1. Cuda 버전 호환성 GPU 지원 : NVIDIA GPU가 있고 GPU 가속도를 사용하려면 해당 CUDA 버전을 지원하는 Pytorch를 선택해야합니다. NVIDIA-SMI 명령을 실행하여 지원되는 CUDA 버전을 볼 수 있습니다. CPU 버전 : GPU가 없거나 GPU를 사용하지 않으려면 Pytorch의 CPU 버전을 선택할 수 있습니다. 2. 파이썬 버전 Pytorch

Minio Object Storage : Centos System Minio 하의 고성능 배포는 Go Language를 기반으로 개발 한 고성능 분산 객체 저장 시스템입니다. Amazons3과 호환됩니다. Java, Python, JavaScript 및 Go를 포함한 다양한 클라이언트 언어를 지원합니다. 이 기사는 CentOS 시스템에 대한 Minio의 설치 및 호환성을 간단히 소개합니다. CentOS 버전 호환성 Minio는 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 여러 CentOS 버전에서 확인되었습니다. CentOS7.9 : 클러스터 구성, 환경 준비, 구성 파일 설정, 디스크 파티셔닝 및 미니를 다루는 완전한 설치 안내서를 제공합니다.

Centos Nginx를 설치하려면 다음 단계를 수행해야합니다. 개발 도구, PCRE-DEVEL 및 OPENSSL-DEVEL과 같은 종속성 설치. nginx 소스 코드 패키지를 다운로드하고 압축을 풀고 컴파일하고 설치하고 설치 경로를/usr/local/nginx로 지정하십시오. nginx 사용자 및 사용자 그룹을 만들고 권한을 설정하십시오. 구성 파일 nginx.conf를 수정하고 청취 포트 및 도메인 이름/IP 주소를 구성하십시오. Nginx 서비스를 시작하십시오. 종속성 문제, 포트 충돌 및 구성 파일 오류와 같은 일반적인 오류는주의를 기울여야합니다. 캐시를 켜고 작업자 프로세스 수 조정과 같은 특정 상황에 따라 성능 최적화를 조정해야합니다.
