# 使用VS Code 来运行Python 程序的方案
在使用VS Code编辑器时，我们可以很方便地运行Python程序。下面我们来解决一个具体问题：编写一个Python程序，实现一个简单的加法计算器。
## 步骤一：安装Python插件
首先，我们需要在VS Code中安装Python插件，以便能够在编辑器中运行Python代码。打开VS Code，点击Extensions图标，搜索Py
原创
2024-06-07 05:16:59
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By Brian Overland @May 17, 2011 Brian Overland，曾在微软工作十年，《深入浅出C++（第2版）》（C++ Without Fear: A Beginner's Guide That Makes You Feel Smart, 2nd Edition）一书作者，分享了自己数十年来编写和调试C++代码悟到的，10条来之不易、省时省力的要诀。 我第
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2023-08-24 11:03:57
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# 使用VS Code跑Java代码的方案
在现代的软件开发中，IDE（集成开发环境）扮演了至关重要的角色。对于Java开发者来说，VS Code（Visual Studio Code）是一款轻量级但功能强大的编辑器，能够帮助我们更高效地编写和运行Java代码。在本文中，我们将通过一个具体案例来演示如何在VS Code中运行Java代码，包含安装步骤、代码示例、类图与饼状图。
## 1. 环境
原创
2024-09-26 07:28:19
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使用VS2017来开发python程序优缺点:优点： 1.可以切换python环境，非常方便，可以快速进行多python环境的代码测试。 2.支持可视化的python虚拟环境的管理。如上图的env 3.可以直观的显示python的目录结构形
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2023-07-26 22:25:17
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一、前言为什么要写Java跟.NET对比？.NET出生之后就带着Java的影子。从模仿到创新，.NET平台也越来越成熟。他们不同的支持者也经常因为孰弱孰强的问题争论不休。但是本文并不是为了一分高下。而是针对Java平台跟.NET平台做一些对比。主要围绕项目构建、Web框架、项目部署展开讨论。相信经过这些讨论可以让Java/.NET工程师对Java平台、.NET平台有更好的了解。二、项目构建项目构建
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2023-09-17 07:41:26
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今天忽然搜索到一篇《C# 和 Java 的比较》。感觉很有意思，就汇总了一下整体比较1.语言先进性 由于C#出现的比较晚，所以C#在设计之初是吸收了很大一部分的Java的优秀特性，然后自己有添加很不错的特性出来，当然有一些是语法糖，不过好吃的糖谁不喜欢呢？最喜欢使用的C#的就是using，可以不用手动关闭的特性，可以写出层次特别棒的层次感出来。比如C#之前提出委托，的确是要方便的多，还有一些Lam
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2024-06-07 19:55:21
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# 用VS Code跑Android应用
VS Code是一款非常强大的代码编辑器，它的灵活性和扩展性非常高，可以用于开发各种不同的应用。其中，VS Code也可以用来开发和运行Android应用程序。本文将向您展示如何在VS Code中设置和运行Android应用程序，并提供一些实用的代码示例。
## 准备工作
在开始之前，您需要进行一些准备工作：
1. 安装VS Code：您可以从官方
原创
2024-01-27 07:53:37
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大数据文摘出品编译：王转转Python已经得到了全球程序员的喜爱，但是还是遭到一些人的诟病，原因之一就是认为它运行缓慢。其实某个特定程序(无论使用何种编程语言)的运行速度是快还是慢，在很大程度上取决于编写该程序的开发人员自身素质，以及他们编写优化而高效代码的能力。Medium上一位小哥就详细讲了讲如何让python提速30%，以此证明代码跑得慢不是python的问题，而是代码本身的问题。时序分析在
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2024-08-29 21:41:48
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Java总复习java知识总复习第一章：java概述：1：Java的历史： Java诞生于SUN（Stanford University Network），09年SUN被Oracle（甲骨文）收购。 1996年Java之父是詹姆斯.高斯林(James Gosling)发布了第一个版本JDK1.0，java诞生！2：Java语言的特点： 特点一： 面向对象的：基本的概念是：类与对象。 三个特性：继承
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2024-09-27 19:18:43
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哈喽，大家好，日常生活中，不管买的什么牌子的手机，安卓手机，还是华为手机还是苹果手机，新手机上的新功能都被我们了解的差不多了，但是你知道吗？手机上的飞行模式，有人每天打开用一次，有人一次没用过，其实它里面的技巧有很多，一起来看看。 飞行模式的实用功能一我们出门在外，或者是到一个偏僻的地方了，当手机遭遇网络故障或者断网的时刻，这个时候，你就可以打开“飞行模式”，过一会再关闭“飞行模式”，
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2024-01-12 19:19:58
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CentOS 是一种广泛使用的 Linux 发行版，而 Python 是一种流行的编程语言。在 CentOS 上运行 Python 可以通过安装 Python 解释器和相关的开发工具来实现。本文将介绍在 CentOS 上如何安装并运行 Python。
## 步骤一：安装 Python
1. 首先，打开终端并更新系统软件包列表：
```bash
sudo yum update
```
2. 然
原创
2024-03-28 07:59:20
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# Python如何运行模型
在机器学习和深度学习领域，模型是一种用于解决实际问题的重要工具。Python是一种广泛使用的编程语言，可以在其上运行各种机器学习和深度学习模型。本文将介绍如何使用Python来运行模型，并通过一个实际问题的例子来说明。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要准备一些必要的工具和库。首先，我们需要安装Python的运行环境。你可以从官方网站（
```pyth
原创
2023-11-27 13:34:46
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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
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2024-06-01 15:02:32
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打开VS2017，在VS2017软件主界面中，点击菜单栏上的文件。选择“新建-项目”。选择红色框“Python”,进而选择Python应用程序，其次在选储存路径。当Python应用程序项目创建之后，VS2017会自动打开模板中自动创建的PythonApplication1.py文件。在打开PythonApplication1.p文件，输入“print('Hello Python!')”语句并保存文
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2023-06-21 10:19:37
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# 在 VS Code 中使用 Python 的解决方案
Visual Studio Code（VS Code）是一款轻量、功能强大的代码编辑器，适合用于Python开发。在这篇文章中，我们将探讨如何设置VS Code以支持Python开发，并通过一个具体例子来演示基本的Python功能。
## 1. 安装 VS Code 和 Python
首先，确保在你的计算机上安装了VS Code和Py
文章目录前言一、下载ubuntu18.04镜像并创建容器二、创建容器并与本地目录挂载三、容器内下载Anaconda四、使用 conda 创建 python 环境后进入环境 pip 安装jupyter：总结 前言所以也就有了这篇文章，当然也是记录我自己的操作。一、下载ubuntu18.04镜像并创建容器当然什么版本都可以的，你喜欢就好。
不懂得什么是容器的同学可以去看看教程，csdn有很多，
也有
使用VS2015搭建Lua开发环境
一、下载并编译lua源码 首先进入lua官网，下载最新版本的lua源码。 这里我将文件解压放到D盘，D:\lua-5.3.1就是该目录。 二、启动VS2015创建新的项目 1、选择【文件】—>【新建】—>【项目】，选择Win32里面
Ubuntu18.04.2使用GPU跑程序最简单的方法！安装CUDA9.0 以及CUDNN7.1还有Tensorflow 对应GPU版本亲测有效！注意！别的系统不一定适用但大部分流程相同今年考了研究生，研究课题需要跑网络，代码以及数据都准备好，用我自己的CPU跑了一下，7个小时才跑完一边！我的笔记本是某想G50，14年本科大一时候买的，现在已经不堪入目了，好在导师有独显GPU，就让我使用，但是装了
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2023-11-02 11:00:31
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# 项目方案：Python代码执行监控系统
## 项目简介
在实际的项目中，经常会遇到需要监控Python代码是否在正常运行的需求。为了解决这个问题，我们计划开发一个Python代码执行监控系统。该系统能够实时监控Python代码的执行情况，包括代码是否在运行、运行时间、输出结果等信息。
## 系统设计
我们将使用Python编程语言开发监控系统，通过监控系统可以追踪Python代码的执行情况
原创
2024-06-24 04:00:58
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# 使用 GPU 加速 Python 计算：解决一个实际问题
在当今的计算密集型应用场景中，深度学习、图像处理和大数据分析等任务对计算性能的要求越来越高。传统的 CPU 在处理复杂的数学运算时，往往存在性能瓶颈。与此相比，GPU (图形处理单元) 由于其并行计算的能力，成为了加速计算的重要选择。
本文将演示如何利用 GPU 来加速 Python 中的计算，并通过一个实际的示例来解决一个常见问题
