# 用Python跑模拟解决实际问题
在现代科学和工程领域，模拟是一种非常强大的工具，能够帮助我们理解复杂系统的行为。Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，因此非常适合用于开展模拟研究。在本文中，我们将介绍如何使用Python来运行模拟，并通过一个具体的实际问题来演示模拟的过程。
## 实际问题描述
假设我们要研究一家咖啡店的营业情况。我们想了解不同时间段内咖啡店的客流量，以便更好
原创
2024-05-14 04:50:03
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# 如何使用CMD在Sublime Text中运行Python脚本
Sublime Text是一种流行的文本编辑器，因其简洁的界面和强大的插件体系而备受开发者的欢迎。虽然Sublime Text本身并不提供默认的终端支持，但我们可以通过命令提示符（CMD）来运行Python脚本。本文将介绍如何在Windows环境下使用CMD运行Python脚本，并提供实际示例。
## 准备工作
在开始之前，
原创
2024-10-18 07:46:26
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# 使用Python运行BKMR模型解决实际问题
在统计学中，BKMR（Bayesian Kernel Machine Regression）模型是一种强大的回归模型，可以用于处理复杂的非线性关系和高维数据。本文将介绍如何使用Python编程语言运行BKMR模型，并通过一个示例来解决一个实际问题。
## BKMR模型简介
BKMR模型是基于核机器回归的贝叶斯方法，可以用于发现变量之间的复杂关
原创
2024-04-23 05:05:56
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不知道国庆期间你在干什么呢？小帅b看了阅兵，感觉真的很震撼，甚至差点泪目，感受到了祖国的强大和自豪。这几天回家和家人朋友聚了聚，转眼间国庆假期就过去了，大伙都调整了状态，继续干。熟悉小帅b的老读者都知道，小帅b有个尿性，就是每个月会精选 GitHub 上面比较不错的开源 Python 项目，然后分享给大家，这次分享的是 9 月份的，在开始分享之前，还是要问你一句：你又胖了么？哈哈好了
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2024-09-06 00:05:54
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# 如何用GPU跑Python代码
## 问题描述
假设我们有一个大规模的数据集，需要对其进行复杂的计算，例如图像处理、机器学习模型训练等。在普通的CPU上运行Python代码可能会非常耗时，为了提高计算效率，我们可以利用GPU来加速代码的执行。
## GPU介绍
GPU（图形处理器）是一种专门用于处理图形和计算密集型任务的设备。与CPU相比，GPU具有更多的核心和更强大的并行计算能力，能够同
原创
2023-08-30 03:17:50
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# 项目方案：终端如何用Anaconda去跑Python
## 项目简介
本项目旨在提供一个针对新手用户的详细指南，教授他们如何使用Anaconda在终端下运行Python。通过本项目，用户将学习如何安装Anaconda、创建虚拟环境、安装Python包以及在终端中执行Python脚本。
## 项目目标
- 学会在终端下使用Anaconda运行Python
- 熟练掌握创建虚拟环境以及安装Py
原创
2024-07-10 05:04:53
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多线程是一种并发编程的技术，可以提高程序的执行效率。在Python中，我们可以使用多线程来同时执行多个任务，特别是一些需要循环执行的任务。本文将介绍如何使用多线程来跑循环，并通过一个实际问题来说明。
在实际开发中，经常会遇到需要循环执行某个任务的情况。例如，我们有一个列表，需要对列表中的每个元素进行某种操作，然后将结果保存到另一个列表中。如果列表较大，串行执行会导致执行时间较长。这时，我们可以利
原创
2023-12-21 05:49:25
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编程、建模、制作动画和游戏……这些当初我们默认只有成年人玩得转的事情，现在早已经被无数小孩子给颠覆甚至玩出新境界了。热爱科技和动手的“创客”（Maker）现在在全世界都炙手可热。今年以来，对青少年的创客教育在中国无论是庙堂还是大众而言亦是热门话题。 从TurnipBit开始完成编程启蒙 TurnipBit是一个编程学习的入门级产品。产品本身提供一个寓教于乐的可视化编程网站入口、一个例程及资料下
泡泡网显卡频道3月20日 日前，NVIDIA 今天宣布，日益壮大的 Python 开源语言程序员队伍现在可以通过利用 NVIDIA CUDA 并行编程模型，在其高性能计算 (HPC) 与大数据分析应用程序中充分利用 GPU 加速。Python 易学易用，用户超过 300 万人，是世界上十大编程语言之一。 该语言让用户能够编写出充分体现用户算法理念的高级软件代码，而无需钻研编程细节。Python 广
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2023-08-16 11:29:55
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# 如何用GPU跑深度学习：解决图像分类问题
随着深度学习技术的迅猛发展，GPU（图形处理单元）已成为训练深度学习模型的重要工具。相较于CPU，GPU具备更强的并行计算能力，能显著加速模型训练，特别是在处理大规模数据时尤其明显。本文将通过一个实际的图像分类问题，带你了解如何利用GPU进行深度学习。
## 实际问题：图像分类
我们将尝试构建一个简单的图像分类模型，用于识别手写数字。我们将使用K
一.引言推荐场景下需要使用上述指标评估离、在线模型效果，下面对各个指标做简单说明并通过 spark 程序全部搞定。二.指标含义1.TP、TN、FP、FN搜广推场景下最常见的就是 Ctr 2 分类场景，对于真实值 real 和预测值 pre 分别有 0 和 1 两种可能，从而最终 2x2 产生 4 种可能性：- TP 真正率 对的预测对，即 1 预测为 1，在图中体现为观察与预测均为 Spring-
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2024-09-08 08:42:55
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重 叠 GPU 和 CPU 执 行 相对而言，实现GPU和CPU执行重叠是比较简单的，因为所有的内核启动在默认情况下都是异步的。因此，只需简单地启动内核，并且立即在主机线程上实现有效操作，就能自动重叠GPU和CPU执行。 接下来的示例主要包含两个部分：1.内核被调度到默认流中；2.等待GPU内核时执行主机计算。#include <stdio.h>
#include <cuda
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2024-02-24 23:04:57
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# 如何用Linux让Python程序CPU跑满
在日常开发中，我们经常会遇到需要让Python程序充分利用CPU资源的情况，比如进行大规模数据处理、机器学习模型训练等。本文将介绍如何在Linux环境下让Python程序CPU跑满，并通过一个实际问题来演示。
## 实际问题
假设我们有一个需求，需要对一个大型数据集进行处理，并且需要尽可能快地完成。我们可以编写一个Python程序来处理这个数
原创
2024-03-20 05:46:58
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终于，在倒腾了4天后，搭好了环境！ 1. NVIDIA驱动安装 添加Graphic Drivers PPA： $sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa 更新Nvidia驱动程序： $sudo apt-get update 在System Settings -> Software & Updates -> Additi
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2024-06-24 09:36:18
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# 使用Python DataFrame 分析变量情况的实际案例
在数据科学与机器学习领域，数据的分析是从原始数据走向求解方案的重要一步。利用Python的Pandas库与DataFrame，对于多个变量的情况分析提供了很大的便利。本文将结合一个实际的问题，展示如何借助DataFrame来分析不同变量的状态，并通过状态图和饼状图来可视化结果。
## 实际问题：销售数据分析
假设你是一家零售公
原创
2024-10-24 04:03:09
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# 如何用Python调用高德API
## 简介
高德API是一套基于HTTP/HTTPS协议的Web服务接口，提供了包括地图、导航、搜索、定位等功能的服务。本文将介绍如何使用Python调用高德API，以及如何使用高德API的一些常见功能。
## 准备工作
### 申请高德API密钥
在使用高德API之前，我们需要先申请一个高德API密钥。具体申请流程如下：
1. 访问高德开放平台官网：
原创
2024-01-23 03:32:27
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前言为了在实验室工作站搭个gpu训练环境，前后大概花了一整天时间搭完。先简要说一下经验：先找一篇新一点的教程进行配置，我这边只是给个参考；最好暂时不要用最新的CUDA、py、tf，因为很有可能不支持。配置显卡：GTX 1070Python 3.6.2CUDA 9.0cuDNN 7.5 CUDA 9.0tensorflow-gpu 1.10这都9012年了，Py已经3.7，CU
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2024-03-28 13:27:08
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Xshell的使用XShell是一款Windows下非常优秀的远程连接Linux主机的工具，是测试或开发的工作中必不可少的。这里就介绍一下Xshell的使用并介绍一些可以提供效率的小技巧。目录 Xshell的使用目录新建会话新建会话设置登录密码设置登录脚本设置编码格式打开会话小技巧技巧一：设置快速复制和粘贴技巧二：设置快速命令技巧三：将命令发送到多个ssh会话终端结语 新建会话新建会话路径如下：
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2023-09-25 20:09:40
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本系列文章，主要参考b站教程CUDA 编程入门: 8 小时掌握 GPU 计算 本部分是p1-p4部分的内容的总结1.CUDA编程基础1.1 CUDA程序架构下图是调用CUDA的核函数来执行并行计算 1.CUDA编程模型是一个异构模型，需要CPU和GPU协同工作 2.在CUDA中，host和device是两个重要的概念，我们用host指代CPU及其内存，而用device指代GPU及其内存 3.ker
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2024-10-26 10:10:45
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Mac配置由于Mac基于Linux内核，安装即可，不需要配置环境变量。2.开发工具开发工具比较流行的有eclipse，idea，VScode等，个人推荐idea，有关使用参考我的专栏《玩转IDEA》3.输出语句System.out.println("Hello Java!");是Java语言的输出语句，相比于python的print()复杂了不少，那Java的输出语句到底是怎么实现的？System
