Python은 Windows API를 사용하여 창 예제를 만듭니다.
이 글에서는 주로 Windows API를 사용하여 창을 만드는 Python의 작업을 소개합니다. Windows API를 호출하여 창을 만드는 win32gui 모듈을 기반으로 Python의 구체적인 작업 단계와 관련 구현 기술을 분석합니다.
이 문서의 예제에서는 Windows API를 사용하여 Python Create 창을 설명합니다. 참고할 수 있도록 모든 사람과 공유하세요. 세부 사항은 다음과 같습니다.
1. 코드
# -*- coding:utf-8 -*- #! python3 import win32gui from win32con import * rect = win32gui.GetClientRect(hwnd) win32gui.DrawText(hdc,'GUI Python',len('GUI Python'),rect,DT_SINGLELINE|DT_CENTER|DT_VCENTER) win32gui.EndPaint(hwnd,ps) if msg == WM_DESTROY: win32gui.PostQuitMessage(0) return win32gui.DefWindowProc(hwnd,msg,wParam,lParam) wc = win32gui.WNDCLASS() wc.hbrBackground = COLOR_BTNFACE + 1 wc.hCursor = win32gui.LoadCursor(0,IDI_APPLICATION) wc.lpszClassName = "Python no Windows" wc.lpfnWndProc = WndProc reg = win32gui.RegisterClass(wc) hwnd = win32gui.CreateWindow(reg,'www.jb51.net - Python',WS_OVERLAPPEDWINDOW,CW_USEDEFAULT,CW_USEDEFAULT,CW_USEDEFAULT,CW_USEDEFAULT,0,0,0,None) win32gui.ShowWindow(hwnd,SW_SHOWNORMAL) win32gui.UpdateWindow(hwnd) win32gui.PumpMessages()
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PHP와 Python은 각각 고유 한 장점이 있으며 프로젝트 요구 사항에 따라 선택합니다. 1.PHP는 웹 개발, 특히 웹 사이트의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가진 데이터 과학, 기계 학습 및 인공 지능에 적합하며 초보자에게 적합합니다.

CentOS 시스템에서 Pytorch 모델을 효율적으로 교육하려면 단계가 필요 하며이 기사는 자세한 가이드를 제공합니다. 1. 환경 준비 : 파이썬 및 종속성 설치 : CentOS 시스템은 일반적으로 파이썬을 사전 설치하지만 버전은 더 오래 될 수 있습니다. YUM 또는 DNF를 사용하여 Python 3 및 Upgrade Pip : Sudoyumupdatepython3 (또는 SudodnfupdatePython3), PIP3INSTALL-UPGRADEPIP를 설치하는 것이 좋습니다. CUDA 및 CUDNN (GPU 가속도) : NVIDIAGPU를 사용하는 경우 Cudatool을 설치해야합니다.

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.

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.

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 :

CentOS에서 PhpStorm을 사용하는 경우 이러한 사용법 팁을 따라 개발 효율성 및 경험을 향상시킬 수 있습니다. JDK 설치 및 구성 : PHPStorm이 Java 실행 환경에 의존하기 때문에 시스템이 JDK가 설치되어 있는지 확인하십시오. OracleJdk 또는 OpenJDK8 이상이 권장됩니다. Phpstorm 설치 : 공식 JetBrains 웹 사이트에서 Phpstorm의 Linux 버전을 다운로드하여 지정된 디렉토리로 압축합니다. phpstorm.sh 스크립트를 실행하여 phpstorm을 시작하십시오.

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

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.
