python基础知识 NoneType 控制类型1991年Python编译器诞生。它是用C语言辅助我们常用的是： CPython其他还有JythonGuido von Rossum(龟叔)开发了Python世界上第一台二进制计算机EDSAC诞生于1949年英国计算机是由硬件系统和软件系统两部分组成中央处理单元包括：算术逻辑单元和控制单元注释作用：给自己看、给别人看、方便自己调试代码标识符
学习Python一定要使用类Unix环境，因为Python是开源生态，很多库在类Unix环境下运行很好，如果在Windows上，有时候安装就很麻烦，特别是带c/c++编译的原生库（动态链接库）的，有时候为了安装一个程序库，你可能还要事先安装vc的编译工具。不过这都是两年以前的事了。在Win 10的某个版本之后，通过启用WSL (windows subsystem for Linux)技术，wind
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2023-08-08 08:49:27
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GIL 的存在一直是富有争议的，它导致 Python 程序无法真正利用现代操作系统的多进程特性。需要注意的是，对于 I/O 图形处理、NumPy 数学计算这样的耗时操作都发生在 GIL 之外，实际上基本不受影响，真正受影响的都是 Python 字节码的执行，GIL 会导致性能瓶颈的出现。总之，只有在使用纯 Python 做 CPU 密集的多线程运算时 GIL 会是问题。GIL是什么Pyt
1. 什么是编程1.1 计算机硬件与软件计算机的本质是信息处理机，要处理信息就必须具备处理信息的硬件设备。就跟人的大脑一样，要处理信息就需要有运算能力和存储能力。CPU（包含运算器和控制器）就具有运算能力及控制能力，存储器就具有存储能力。计算机本身的特点决定了它的信息处理和信息存储的形式，即使用二进制代码（只有0和1）来表示所有信息。外界所有的信息要进入计算机，都必须千方百计地转换为二进制代码。人
作者：George Seif本文可以教你仅使用 3 行代码，大大加快数据预处理的速度。Python 是机器学习领域内的首选编程语言，它易于使用，也有很多出色的库来帮助你更快处理数据。但当我们面临大量数据时，一些问题就会显现……在默认情况下，Python 程序是单个进程，使用单 CPU 核心执行。而大多数当代机器学习硬件都至少搭载了双核处理器。这意味着如果没有进行优化，在数据预处理的时候会出现「一核
CPU对我们来说既熟悉又陌生，熟悉的是我们知道代码是被CPU执行的，当我们的线上服务出现问题时可能首先会查看CPU负载情况。陌生的是我们并不知道CPU是如何执行代码的，它对我们的代码做了什么。本文意在简单解释我们代码的生命周期，以及代码是如何在CPU上跑起来的。编译-让计算机认识我一个漂亮 control+c 加上一个漂亮的 control+v，啪～，我们愉快的写下了代码，当代码被保存后，它就被存
进程和线程今天我们使用的计算机早已进入多CPU或多核时代，而我们使用的操作系统都是支持“多任务”的操作系统，这使得我们可以同时运行多个程序，也可以将一个程序分解为若干个相对独立的子任务，让多个子任务并发的执行，从而缩短程序的执行时间，同时也让用户获得更好的体验。因此在当下不管是用什么编程语言进行开发，实现让程序同时执行多个任务也就是常说的“并发编程”，应该是程序员必备技能之一。为此，我们需要先讨论
在软件行业，程序员每天都需要面对大量的代码编译、程序运行和数据处理任务，因此拥有一台性能出色的计算机至关重要。而计算机的核心部件——CPU（中央处理器），更是决定了程序员工作效率的关键因素。那么，程序员究竟该选择什么样的CPU才能更好地满足工作需求呢？本文将从软考的角度，为程序员朋友们提供一些建议。
首先，我们需要明确一点：CPU的性能并非唯一由频率决定。虽然主频高低在一定程度上影响了CPU的运
时间片即CPU分配给各个程序的时间，每个线程被分配一个时间段，称作它的时间片，即该进程允许运行的时间，使各个程序从表面上看是同时进行的。如果在时间片结束时进程还在运行，则CPU将被剥夺并分配给另一个进程。如果进程在时间片结束前阻塞或结束，则CPU当即进行切换。而不会造成CPU资源浪费。在宏观上：我们可以同时打开多个应用程序，每个程序并行不悖，同时运行。但在微观上：由于只有一个CPU，一次只能处理
之前说过Loss Functions有两个作用：1.可以计算我们实际输出和目标之间的差距；2.为我们更新输出提供一定的依据（反向传播），这篇文章我们就通过搭建一个神经网络，使用nn.CrossEntropyLoss来学习一下这两个作用。文章目录一、搭建神经网络二、使用nn.CrossEntropyLoss 一、搭建神经网络代码如下：import torchvision
from torch im
CPU架构和工作原理
CPU的运行原理控制单元在时序脉冲的作用下，将指令计数器里所指向的指令地址(这个地址是在内存里的)送到地址总线上去，然后CPU将这个地址里的指令读到指令寄存器进行译码。对于执行指令过程中所需要用到的数据，会将数据地址也送到地址总线，然后CPU把数据读到CPU的内部存储单元(就是内部寄存器)暂存起来，最后命令运算单元对数据进行处理加工。周而复始，一直这样执行下去。cpu、进程
跑GO语言编译好的镜像用什么
## 导语
在使用GO语言开发应用程序时，我们通常需要将代码编译成二进制可执行文件。而为了保证应用程序在不同环境中的可移植性和一致性，我们可以使用容器来运行编译好的GO语言镜像。本文将介绍如何使用Docker来运行GO语言编译好的镜像，并提供相应的代码示例。
## 什么是Docker
Docker是一个开源的容器化平台，可以帮助开发者将应用程序及其依赖打包到一
目录一、创建新环境二、导入Pytorch库三、新建项目四、测试五、准备数据集六、修改配置文件七、训练八、实例测试九、结束语默认大家都装好了Anaconda和Pycharm，且知晓基本操作一、创建新环境打开cmd窗口，输入conda create -n yolov5 python=3.7，回车等待一会，输入y，回车再等待一会，出现done，说明新环境创建成功！名字可以随便取，但是建议跟我取一样的，建
基础：已经掌握深度学习的基本概念，需要配置GPU 主要深度学习框架Keras
：A minimalist, highly modular neural networks library, written in Python and capable of running on top of either TensorFlow or Theano. Documents:
 
一、知识点1. 计算机基础 CPU:中央处理器，相当于电脑的大脑，用来处理数据 内存：用来暂存数据，与cpu相连接 优点：读取速度快
# 实现“PYTHON 用什么CPU”的方法
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(安装psutil库)
B --> C(获取CPU信息)
C --> D(输出CPU信息)
D --> E(结束)
```
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
开始 --> 安装库
安装库 -
# Python CPU 跑不满的原因与解决办法
在使用 Python 进行高性能计算时，许多开发者会遇到 CPU 利用率不高的问题。这种情况通常意味着代码的执行性能未能充分发挥机器的潜力，导致 CPU 资源的闲置。本文将深入探讨导致 Python CPU 跑不满的原因、相关的解决方案，并提供具体的代码示例。
## 1. Python 的 GIL（全局解释器锁）
### 1.1 GIL 的概
目前的深度神经网络如果应用到无人车领域，需要令人惊叹的计算能力。今天NVIDIA DGX-1这样的单台计算机的运算能力，与2010年世界上最大的超级计算机的计算性能相当。（https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-systems/）即使是这样的技术进步，也难以满足现代神经网络和大规模数据训练对计算能力的需求（图1）。 图 1. 神经网络对计
## 实现Python跑满CPU的方法
### 1. 简介
Python是一种高级编程语言，它的运行速度相对较慢。然而，在某些情况下，我们可能需要让Python程序尽可能地占用CPU资源，以达到跑满CPU的目的。本文将介绍如何实现这个目标。
### 2. 实现流程
下面是实现Python跑满CPU的流程，我们可以使用表格来展示各个步骤。
步骤 | 操作
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1 | 导入所需的
原创
2023-07-25 19:57:15
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1 前言原料：我有两台电脑，一台是Win10系统的小米笔记本12.5（简称为A电脑），一台是Ubuntu系统的小米游戏本（简称为B电脑）。A电脑没有GPU，没有配置任何深度学习环境；而B电脑的GPU是GTX 1060，配置好了深度学习环境，已经能用CUDA跑代码了。A电脑和B电脑使用的IDE都是VS Code。需求：代码调试：因为B电脑有GPU，我希望能够用A电脑调试B电脑的代码。场景1（远程调试
