说说Python程序的执行过程解释型语言和编译型语言计算机是不能够识别高级语言的,所以当我们运行一个高级语言程序的时候,就需要一个“翻译机”来从事把高级语言转变成计算机能读懂的机器语言的过程。这个过程分成两类,第一种是编译,第二种是解释。编译型语言在程序执行之前,先会通过编译器对程序执行一个编译的过程,把程序转变成机器语言。运行时就不需要翻译,而直接执行就可以了。最典型的例子就是C语言。解释型语言            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            视频教程在这:cpu亲和性设置,NCCL,sched_setaffinity sched_getaffinity,CPU_ZERO、SET、ISSET、linux_哔哩哔哩_bilibili一、CPU亲和性简介CPU亲和性(CPU Affinity)设置是操作系统中一个重要的性能优化手段,它允许程序或进程被绑定到特定的CPU核心上运行。这样做的好处包括减少缓存未命中、降低线程迁移(context            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                            精选
                                                        
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            # Hive CPU 设置的科普
在大数据处理的生态系统中,Hive 是一个重要的工具,用于在 Hadoop 上执行 SQL 查询。随着数据量的不断增长,如何高效地利用计算资源成为了每个数据工程师需要面对的关键挑战之一。本篇文章将介绍如何通过设置 Hive CPU 资源来优化查询性能,并配合代码示例和图示来加深理解。
## Hive CPU 设置的意义
Hive 通常运行在集群环境中,默认情            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 实现 Python taskset.set_cpu_affinity
## 介绍
在 Python 中,我们可以使用 `taskset.set_cpu_affinity` 方法来设置任务的 CPU 亲和性。CPU 亲和性是指一个任务在多核处理器上运行时,能否分配到指定的 CPU 核心上执行。通过设置 CPU 亲和性,我们可以控制任务在特定的 CPU 核心上运行,从而实现任务的性能优化。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              在python的dict中间进行查找某个key操作时,查找所需时间不会随着dict中键值对数量增多而变长,(时间复杂度为O(1))但是list中就会(时间复杂度为O(N)),这是因为list查询实现的方式是循环遍历所有列表,然后查找对应的元素,所以列表中元素越多,查找越费时间,但是同一个dict中的所有key的id在内存中是连续的,并且其数据的存储方式为hash表的形式,原理图如下:    如            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python有序集合实现
## 什么是有序集合?
有序集合是一种数据结构,它结合了集合和列表的特点,同时具备了集合的去重性和列表的有序性。与列表不同的是,有序集合中的元素是唯一的,而且按照一定的顺序存储。
在Python中,我们可以使用有序集合来存储一组元素,并且可以对这些元素进行去重和排序等操作。Python的`collections`模块提供了`OrderedSet`类来实现有序集合            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            python的set和其他语言类似, 是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试和消除重复元素. 集合对象还支持union(联合), intersection(交), difference(差)和sysmmetric difference(对称差集)等数学运算.sets 支持 x in set, len(set),和 for x in set。作为一个无序的集合,sets不记录元素位置或者插入            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # 如何在Docker Compose中指定CPU Set
## 1. 整体流程
首先我们需要明确整个流程,可以通过以下表格展示:
| 步骤 | 操作                 |
|------|----------------------|
| 1    | 编写Dockerfile文件    |
| 2    | 编写docker-compose.yml文件 |
| 3    |            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在使用 `ollama set` 命令时,很多用户都遇到了“参数不适用CPU”的问题,这个问题直接影响到模型的配置和可用性,导致用户在构建和部署机器学习应用时遇到困难。接下来,我们将一步步分析这个问题,提供解决方案,并讨论如何在将来避免类似的问题。
### 背景定位
用户在运行 `ollama set` 命令后,发现其设置的参数无法在CPU上生效,这一问题带来了较大的业务影响,影响用户在本地环境            
                
         
            
            
            
            # 实现VSCode Python的get set方法
## 简介
在Python中,get和set方法是用于访问和修改对象属性的常用方法。在VSCode中,我们可以通过一些简单的步骤来实现Python的get set方法。本文将指导一位刚入行的开发者完成这一任务。
## 步骤概览
下表展示了实现VSCode Python的get set方法的步骤概览:
| 步骤 | 描述 |
| ----            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1.集合集合set是无序的,集合中不能有重复元素。(1)创建集合两种创建方法set(参数),参数可以是字符串、列表、元组、集合和字典。{元素1,元素2,...,元素n},元素间逗号分隔,使用大括号括起来。>>> set('HelloWorld')
{'W', 'r', 'H', 'd', 'e', 'l', 'o'}
>>> {5,7,8,9,7,6,9,3}            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-26 14:31:50
                            
                                97阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            set函数是Python的内置函数,就像dict一样,集合也是Python的一种数据类型。通过set()可以初始化一个集合对象,集合的特征是无序的不重复的元素组成。 对于集合中的元素可以进行一些操作:交集、差集、并集等操作。 举个例子: 初始化一个集合对象:A = set('qwerqwer12341234')
B = set('qwer98765')
print(A)
print(B)
C =            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-05-26 20:29:12
                            
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            reids目前提供5种数据类型:string类型, list类型, set集合类型, 有序集合类型, hash类型string操作redis中的string在内存中都是按照一个key对应一个value来存储的。如:  r.set(“name”, “liaochao”)set的使用方法:  set(name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 利用Python实现CPU多核利用:解决数据处理问题
在现代计算中,许多任务可能需要消耗大量的计算资源,而传统的单线程处理方式往往无法充分利用计算机的多核CPU。Python作为一种广泛使用的编程语言,虽然在多线程方面存在一些限制(尤其是在CPU密集型任务中),但通过使用`multiprocessing`库,我们可以有效地实现CPU的多核利用。本文将通过一个实际的示例,展示如何用Python            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-08-06 14:21:02
                            
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            文章目录集合的创建集合主要的作用去重关系运算集合的基本函数操作 集合的创建集合是一个无序且不重复的元素序列,可以使用{}和set()函数来创建集合,但创建一个空的集合必须用set()函数而不是{},因为用{}创建的是空的字典。>>> a = {1,2,3}     # 用{}创建集合
>>> a
{1, 2, 3}
>>> type(a)
&            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            lk/include/kernel/thread.h:thread_set_pinned_cpu#if WITH_SMP#define thread_curr_cpu(t) ((t)->curr_cpu)#define thread_pinned_cpu(t) ((t)->pinned_cpu)#define thread_set_curr_cpu(t,c) ((t)->cur            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-05-30 00:16:23
                            
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                   今天看了一些python的字典和集合的文章,发觉底层有些东西自己不是很清楚,关于哈希和内存,网上搜了很多发现都是零星的说明,包括里面都是很多杂乱的记录。通过自己搜集点东西把基础用法和实现原理都整理一下。有时自己遇到问题总想着先放下往下面看,最后一拖再拖也该把问题忘记了,更多时候应该以深度优先,把眼把前的问题整理、理解清楚。一、字典             
                
         
            
            
            
            # Python Set 的集合操作:添加集合
在 Python 中,`set` 是一种非常灵活和高效的数据结构,用于存储不重复的元素。作为一种关联数组,集合不仅支持常见的集合运算,如并集、交集和差集,同时也支持元素的添加和删除。本文将着重介绍如何在 Python 的集合中添加另一个集合,并通过代码示例、序列图和类图来说明这一过程。
## 什么是 Set
在 Python 中,`set` 表            
                
         
            
            
            
            ## Python中Set添加Set的实现
### 引言
在Python中,Set是一个无序且元素不重复的集合。当我们需要将一个Set添加到另一个Set中时,可以使用Set的`update()`方法。本文将介绍如何使用Python的`update()`方法来实现"Python Set添加Set"的功能。
### 实现步骤
下面是一个展示整个实现流程的表格:
| 步骤 | 描述 |
| ---            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            前言在看一个聊天机器人的神经网络模型训练前准备训练数据,需要对训练材料做处理(转化成张量)需要先提炼词干,然后对词干做去重和排序words = sorted(list(set(words)))对这三个方法做一下整理:1.set()语法:set([iterable])参数:可迭代对象(可选),a sequence (string, tuple, etc.) or collection (list,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-26 10:00:13
                            
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