在网上发现了一个非常方便的天气API，就用Python试着用了一下。参数是挺少的，用起来也方便。一、介绍我们先来看一下实现的程序有什么功能： 功能也是非常简单的，输入城市，显示当前城市、当前日期时间、温度和天气。API使用的是国家气象局的接口，完全免费的：http://t.weather.sojson.com/api/weather/city/101010100这个是以北京为例的接口，其中最后的数
#### 顺序查找
- 算法简介
- 顺序查找又称为线性查找，是一种最简单的查找方法。适用于线性表的顺序存储结构和链式存储结构。该算法的时间复杂度为O(n)。
- 基本思路
- 从第一个元素m开始逐个与需要查找的元素x进行比较，当比较到元素值相同(即m=x)时返回元素m的下标，如果比较到最后都没有找到，则返回-1。
- 优缺点
- 缺点：是当n 很大时，平均查找长度较大，效率低；
- 优点：是对表
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2024-08-05 13:04:01
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# Python中查找是否包含的方法
## 1. 概述
本文将介绍如何使用Python中的方法来查找一个字符串是否包含另一个子字符串。我们将通过以下步骤来实现这个功能：
1. 输入待查找的字符串和目标子字符串；
2. 使用Python的内置方法来判断子字符串是否在待查找的字符串中。
## 2. 步骤及代码
下面的表格展示了整个实现过程的步骤和对应的代码：
| 步骤 | 代码 | 说明 |
原创
2023-09-12 19:11:59
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查看Python是否使用GPU的流程如下：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 检查是否存在可用的GPU |
| 3 | 查看当前使用的GPU |
下面是每一步的具体操作和代码示例：
步骤1：导入必要的库
在Python中，我们需要导入`tensorflow`库来进行GPU检查和设置。首先，在代码中导入`tensorflow`库：
原创
2023-12-27 06:06:50
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## 如何使用Python查看GPU是否被使用
在进行深度学习或机器学习任务时，我们经常需要利用GPU来加速计算，以便更快地训练模型。但是，有时候我们需要确认GPU是否被正确地使用。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python来查看GPU的使用情况。
### GPU的使用情况
GPU是图形处理器的缩写，是一种专门用于处理图形和计算的处理器。在深度学习和机器学习中，GPU通常被用来加速计算，因
原创
2024-04-21 05:30:40
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大家好，给大家分享一下python中各种函数的用法，很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看！ 目录1、lambda函数2、map(fuction,iterable,....)3、列表取值4、filter(筛选条件)5、str1.find(str2,7)6、dict.get(key,value)7、join()8、find()和index()9、_init_ () 和 _new_
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2024-06-13 07:02:06
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建立机器学习模型是一个重复的过程。 这通常是死记硬背，是“循环中最快的胜利”游戏，因为您可以越快地进行迭代，就越容易探索新的理论并获得良好的答案。 这就是当今实际的企业使用AI由大型企业主导的原因之一，而大型企业可能会为此投入大量资源。 Rapids是由Nvidia孵化的几个开源项目的保护伞，该项目将整个处理流程放在GPU上，消除了I / O绑定的数据传输，同时还大大提高了每个步骤的速度。 它
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2024-08-15 16:18:49
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❤❤❤目录❤❤❤Step1:查看需要下载的cuda驱动版本Step 2 查看合适的CUDAStep3下载驱动Step4下载合适的cudaStep5下载合适的cudnn step6检测cuda是否装好 nvcc -Vstep7安装pytorch-gpustep8pycharm测试是否装好step10安装tensorflow-gpu参考文献：PC插上GPU后，打开我的电脑=》属性=》设备管理
# 用Python查找对应进程是否存在
在操作系统中，进程是指计算机中正在运行的程序的实例。每个进程都有一个唯一的进程ID，通过进程ID可以对进程进行管理和控制。
有时候我们需要在Python中判断某个进程是否存在，以便根据情况进行相应的处理。本文将介绍如何使用Python来查找对应进程是否存在。
## 1. 获取系统中所有进程列表
在Python中，我们可以使用`psutil`库来获取系
原创
2023-11-27 14:48:38
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# 如何检查Python中torch是否使用GPU
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何检查Python中torch是否使用GPU。以下是整个过程的流程以及每一步需要做的事情：
## 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入torch库 |
| 2 | 检查当前设备是否支持GPU |
| 3 | 输出当前设备信息 |
#
原创
2024-06-23 04:51:52
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深度学习是基于人工神经网络(ANN)的机器学习方法大家庭的一部分。深度学习是当今普遍存在的一种学习方式，它被广泛应用于从图像分类到语音识别的各个领域。在这篇文章中，我将向你展示如何构建一个简单的神经网络，用PyTorch从视网膜光学相干断层扫描图像中检测不同的眼部疾病。数据集OCT 是一种成像技术，用于捕捉活体患者视网膜的高分辨率横截面。每年大约要进行3000万次 OCT 扫描，这些图
ollama是否使用 GPU 的问题在现在的计算技术环境中显得尤为重要，尤其是在深度学习和AI领域。我们经常会听到性能与效率的问题，而 GPU（图形处理单元）凭借其强大的并行处理能力成为了关键角色。
## 背景定位
随着计算任务的复杂度与数据规模的增加，GPU 的应用场景越来越广泛。对于需要大量计算的模型训练，使用 GPU 可以大幅度提升计算速度。
适用场景分析：
1. **深度学习任务**
python并行计算|pycuda测试、对比及分析增量式学习算法能够同时学习网络的节点与参数，但是随着模型结构的增长，计算成本也越来越高，有两个途径可以减少计算所需的时间成本：（1）研究模型划分方法，将比较大的模型划分成几个较小的子模型；（2）通过提高计算机的计算能力（GPU或CPU）。TX2能够利用CUDA进行GPU并行计算，pycuda作为python的并行计算库，可以方便的实现GPU并行加速
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2023-08-21 15:16:35
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问题描述：笔者最开始装了最新版的12.3版本的NVIDIA驱动+CUDA Toolkit的环境，在【conda install tensorflow-gpu】时完全没报错，但【import tensorflow】的时候出现如下错误：Could not load dynamic library ‘libcusolver.so.11‘； dlerror: libcusolver.so.11根据教程配置
环境Win832位+VS2013+N卡，由于实验室的电脑显卡是N卡，所以需要下载CUDA Toolkit 5.0（最新能用的版本好像是7.5，但是只有64位版的）。若你的电脑是A卡，那么就不需要往下看了。 首先，确定你的显卡支持OpenCl（现在好像几乎所有显卡都支持）。可以用GPU Caps Viewer这款软件检测。第一步： 下载CUDA Toolkit 5.0软件，地址：https://de
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2024-04-03 09:23:45
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# 如何查看Python是否使用GPU
在深度学习和机器学习中，使用GPU可以大大加快模型的训练速度。在Python中，我们可以通过一些方法来查看是否成功使用了GPU进行计算。本文将介绍如何检查Python是否使用GPU，并提供一个简单的示例。
## 确认GPU可用
首先，我们需要确保安装了能够访问GPU的库，比如TensorFlow或PyTorch。然后，我们可以使用以下代码来检查GPU是
原创
2024-07-12 05:37:50
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# 如何检查 TensorFlow 是否使用 GPU
在深度学习的实际应用中，TensorFlow 是一个非常流行的框架，它能够支持 CPU 和 GPU 的计算。如果你想充分利用 CUDA 加速来提高训练模型的速度，则检查 TensorFlow 是否成功使用 GPU 是至关重要的。本文将逐步介绍如何检查 TensorFlow 是否使用 GPU，并提供实际代码示例以便读者了解。
## 1. 环境
前言对于很多入门深度学习领域的小伙伴来说啊，拥有一款合适的显卡是必要的，只有拥有好的装备才能更好更快地进行神经网络的训练、调试网络结构、改善我们的代码，进而更快地产出结果。也就是说，显卡可以代表生产力，显卡越好，生产力越强。程序训练的速度越快，我们也就可以更方便地看到结果从而进行下一步。大家可以回顾一下我在之前发布的几篇关于显卡的文章：更新深度学习装备:双(1080Ti)显卡装机实录新显卡出世，我
shell script 是利用 shell 的功能所写的一个『程序 (program)』，这个程序是使用纯文字文件，将一些 shell 的语法与指令写在里面， 搭配正规表示法、管线命令与数据流重导向等功能，以达到我们所想要的处理目的。
撷取命令： cut, grep
? cut
[root@linux ~]# cut -d'分隔字符' -f fields
[root@linux ~]# cut
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2024-07-30 13:09:26
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在介绍自动化测试模型之前，我们试着来解释自动化测试库、框架和工具之间的区别。 库的英文叫做 Library，库是由代码集合成的一个产品，供程序员调用。面对对象的代码组成形成的库叫类库，面向过程的代码组织形成的库叫函数库。所以从这个角度来看，我们在第4章介绍的WebDriver就属于库的范畴，因为它提供了一组操作Web页面的类与方法，所以，我们可以称它为Web自动化测试库。 框架的英文单词叫
