Python编写简单的学生管理系统一共两个文件，其中一个定义函数，另一个是主程序，调用函数，运行程序CMS.py'''
编写“学生信息管理系统”，要求如下：
必须使用自定义函数，完成对程序的模块化
学生信息至少包含：姓名、年龄、学号，除此以外可以适当添加
必须完成的功能：添加、删除、修改、查询、退出
'''
# 定义一个列表用来存储多个学生信息
stuList = []
# 定义系统菜单显示函
转载
2023-07-03 22:57:21
68阅读
Learn CUDA Programming
This is the code repository for Learn CUDA Programming, published by Packt.
A beginner's guide to GPU programming and parallel computing with CUDA 10.x and C/C++
What is this bo
转载
2023-07-01 20:56:24
58阅读
在现代计算领域中，使用 Python 结合 CUDA 进行高性能计算已经成为一种流行的选择。这篇博文将深度探讨在 Python 中使用 CUDA 的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化。通过实际实例和图表的呈现，帮助大家更好地掌握这个技术。
### 版本对比
首先，我们需要了解 Python 和 CUDA 的不同版本之间的兼容性关系。以下是不同版本的特性对比
# 使用CUDA加速Python计算：一个示例方案
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，能够充分利用GPU的强大计算能力。Python作为一种流行的编程语言，也可以通过一些库如CuPy、PyCUDA等与CUDA进行联动。本文将通过一个具体的矩阵乘法的示例，展示如何使用CUDA加速Python中的计算。
文章目录1.文件整体结构2. CPP文件3. CUDA文件4. setup.py文件5. test.py文件6. 代码的具体实现链接 在深度学习任务中，如果使用PyTorch实现神经网络中的一些功能模块，其运行速度是比较慢的；为了能够加快这些模块的运行速度，通常会使用CUDA或者Cython完成这些功能模块的逻辑编写，并编译成动态链接库，之后在Python文件中实现调用，并封装成相应的功能模块，
# 使用Python和CUDA进行高性能计算
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算架构，可以利用显卡的强大计算能力加速计算任务。通过结合Python和CUDA，程序员可以轻松地在GPU上运行高性能计算重负载任务。本文将介绍Python如何利用CUDA进行计算，并提供示例代码。
## 1. 安装CUDA和相关库
在
原创
2024-09-13 05:39:23
245阅读
# CUDA开发入门：用C还是用Python？
随着深度学习和高性能计算的迅速发展，CUDA（Compute Unified Device Architecture）成为了开发GPU加速应用的重要工具。无论是选择用C语言还是Python，理解如何使用CUDA都是每位开发者需要掌握的技能。本文将为你介绍CUDA开发的基本流程，以及如何在C和Python中实现它。
## CUDA开发流程
首先，
# 用CUDA加速Python程序
随着大数据和深度学习的发展，传统的CPU计算常常无法满足日益增长的计算需求。而GPU以其强大的并行计算能力逐渐成为解决这一问题的优秀选择。本文将介绍如何将Python代码转为使用CUDA进行加速的基本方法，并附有代码示例。
## CUDA简介
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种并行计
# 用CUDA实现Python与C的高效并行计算
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算架构，允许程序员使用C、C++和Fortran等编程语言撰写软件，使其能利用图形处理单元（GPU）中的强大计算能力。如今，结合Python和C的CUDA编程不仅提升了性能，而且简化了开发过程。本文章将带您深入了解如何在Python中
# 如何在Python中使用CUDA运行程序
在现代计算中，利用GPU（图形处理单元）加速计算任务逐渐成为趋势。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，使得开发者能够在NVIDIA GPU上运行程序。本文将指导你如何在Python中使用CUDA来运行程序。
## 整体流程
在开始之前，我们先看看整个流程
原创
2024-10-21 04:44:36
1037阅读
## CUDA是什么？
在开始讨论`CUDA`到底该用`C`还是`Python`实现之前，首先需要明确一下`CUDA`是什么。
`CUDA`是`NVIDIA`公司推出的一个并行计算平台和编程模型，用于利用`NVIDIA GPU`的并行计算能力。它允许开发者使用一种类似于`C`的编程语言来编写并行计算的代码，并通过`GPU`加速计算。
## CUDA的实现流程
下面是在`CUDA`中使用`C
原创
2023-09-11 08:45:06
336阅读
# 使用Jupyter Notebook中的Python 3与CUDA进行GPU加速的方案
在深度学习和计算密集型任务中，利用CUDA（Compute Unified Device Architecture）进行GPU加速可以显著提升运算效率。本文将介绍如何在Jupyter Notebook中使用Python 3和CUDA进行GPU计算。我们将通过一个具体示例来演示整个过程，包括代码示例、序列图
在前面的例子中，只是简单的介绍如何在GPU中执行GPU代码，介绍了核函数及CUDA的一些接口函数，并未涉及到并行计算的概念。这次总结一下CUDA是如何做并行计算的吧，我们还是举简单的例子，以两个向量相加来解释线程(thread)是如何运行的吧。一、SUMMING VECTORS 主函数如下：
转载
2024-03-28 17:12:41
35阅读
安装笔记温馨提示：保证C盘有25G以上的内存，以前准备好系统还原点以防安装错误1、先看显卡对应的CUDA版本，下载CUDA 版本1.1 如何看CUDA版本 先进入NVIDIA，鼠标右键也有 &
目录一.pycharm的安装二.minconda的安装三.Nvdia显卡的安装四：CUDA的安装CUDA下载配置cuda环境CUDA的测试四.CUDANN的安装CUDANN下载CUDNN依赖五.Tensortrt的安装1.下载2. 测试样例（写这篇博客的意义在于之后方便之后重装不用再重新看一大堆博客了）我的电脑配置为y9000p(2022),12i7,3060的显卡 pycharm版本为2022.
转载
2024-05-10 17:01:32
256阅读
本文是一个python3爬虫入门教程，需要注意的是你需要有python基础，不过也仅需要掌握简单的用法即可。前言网络爬虫被用于许多领域，收集不太容以其他格式获取的信息。需要注意的是，网络爬虫当你抓取的是现实生活中真实的公共的公共数据，在合理的使用规则下是允许转载的。 相反，如果是原创数据或是隐私数据，通常受到版权显示，而不能转载。 请记住，自己应当是网络的访客，应当约束自己的抓取行为，否则会造成不
转载
2024-03-05 09:55:00
56阅读
今天要跟大家分享的是一个有趣的且有效的工具——网络爬虫(WebScraping)。首先跟大家简短的介绍一下，网络爬虫是一种数据挖掘的方法，可以从网络中抓取海量的数据，并把它存储在本地的系统中。在当前流行的机器学习中也不乏它的应用，它提供了一种搜集数据的手段，毕竟如今时互联网的时代，互联网上有着取之不尽的数据。至于它的其他用途，那就考验你的想象力噜～现在，我们要做的用爬虫在网上下载几十篇我一直没抽出
以前写过几篇用 Python 写程序表白的文章，今天给大家炒炒冷饭(以前写的文章)。本篇是视频版，之前写过文字版的：1. 用Python写一个表白神器让你七夕脱离单身2. 情人节来了，教你个用 Python 表白的技巧1. 单行画爱心？第一位选手的操作，挺秀的，单行实现爱心的绘制(我拆解了下，还真的不简单，为了展示更友好一点，我对网上流传的版本进行了一些小改动)。print('\n'.j
转载
2023-07-05 22:11:49
198阅读
在这个甜甜的日子里，偷偷告诉大家一个过节日没准备小惊喜的绝招，礼物不够，代码来凑表达爱，一段脚本就够了先上效果图一笔一画的自己写出来，感觉良好 很简单的操作，记录一下这个特殊日子代码如下：import turtle
from turtle import *
def run(angle, lenth):
turtle.seth(angle)
turtle.fd(lenth)
de
转载
2023-07-02 22:24:04
93阅读
前言今天为大家介绍一个python算法TextRank,实现从长篇中快速抽取精准摘要。TextRank是一种基于图形的文本处理排序算法。PageRank通常用作其底层的图排序模型。当然，其他的图排序模型也可以与之结合。TextRank算法不需要深入的语言和专业知识，因为它是一种无监督算法。在文本中使用基于图形的排序算法，需要构造一个图形来表达文本、单词和其他实体。在汉语中，单词、短语、句子等可以作
转载
2023-08-05 20:42:30
76阅读
