模块是Python程序架构的一个核心概念。（言外之意模块在Python中很重要） 模块就好比是工具包，要想使用过这个工具包中的工具，就需要导入import这个模块。...每一个以扩展名py结尾的Python源代码文件都是一个模块。 在模块中定义的全局变量、函数都是模块能够提供给外界直接使用的工具。...(pyzxw_分隔线模块.name) 图片： pyzxw_体验模块文件执行结果： 体验小结： 可以在一个Python文件中定义变量或者函数， 然后在另外一个文件中使用import导入这个模块， 导入之后...，就可以使用 模块名.变量 或 模块名.函数 的方式，使用这个模块中定义的变量或者函数。...1、标识符可以由字母、下划线和数字组成 2、不能以数字开头 3、不能与关键字重名 注意： 如果在给Python文件起名时，以数字开头是无法在PyCharm中通过import导入这个模块的 三、了解pyc
标签：Python与Excel，合并工作簿 本文介绍使用Python向Excel主文件添加新数据的最佳方法。该方法可以保存主数据格式和文件中的所有内容。...在终端使用下面的命令安装： pip install xlwings 示例文件 本文用到了两个示例Excel工作簿： 主文件.xlsx 新数据.xlsx 可以到知识星球App完美Excel社群下载。...图2 可以看出： 1.主文件包含两个工作表，都含有数据。 2.每个工作表都有其格式。 3.想要在每个工作表的最后一行下面的空行开始添加数据。如图2所示，在“湖北”工作表中，是在第5行开始添加新数据。...图3 接下来，要解决如何将新数据放置在想要的位置。 这里，要将新数据放置在紧邻工作表最后一行的下一行，例如上图2中的第5行。那么，我们在Excel中是如何找到最后一个数据行的呢？...图4 打开并读取新数据文件 打开新数据文件，从中获取所有非空的行和列中的数据。使用.expand()方法扩展单元格区域选择。注意，从单元格A2开始扩展，因为第1列为标题行。
使用@…@包裹变量路径 version: @project.version@ 构建项目时配置文件中@project.version@会被替换为pom.xml中的值 如果需要在程序中使用pom.xml中的变量...，则先在配置文件中引用，再注入 @Value("${version}") String version
---- 利用Tesla V100来加速您的高性能应用 PGI OpenACC和CUDA Fortran现在支持在Tesla Volta GPU卡上运行CUDA9.1。...添加或增强的其他OpenACC特性包括缓存指令改进和Fortran模块中命名常量数组的支持。...新的c++语言特性包括编译时条件语句(if)、结构化绑定、带有初始化器的选择语句、折叠表达式、内联变量、constexpr lambdas等。...如果您开发商业或生产应用程序，现在您可以使用OpenACC加速您的代码，并在任何系统上部署单个二进制文件，无论是否使用gpu。 ?...自动类型说明符可以应用于lambda参数，以创建一个多态的lambda表达式。使用PGI编译器，您可以在您的c++程序中的OpenACC计算区域使用lambdas。
本文是 eBPF 入门开发实践教程的第四篇，主要介绍如何捕获进程打开文件的系统调用集合，并使用全局变量在 eBPF 中过滤进程 pid。...在本教程中，我们关注的是 sys_openat 系统调用，它用于打开文件。当进程打开一个文件时，它会向内核发出 sys_openat 系统调用，并传递相关参数（例如文件路径、打开模式等）。...使用全局变量在 eBPF 中过滤进程 pid全局变量在 eBPF 程序中充当一种数据共享机制，它们允许用户态程序与 eBPF 程序之间进行数据交互。...使用全局变量的原理是，全局变量在 eBPF 程序的数据段（data section）中定义并存储。当 eBPF 程序加载到内核并执行时，这些全局变量会保持在内核中，可以通过 BPF 系统调用进行访问。...在 eBPF 程序中，我们还可以通过定义一个全局变量 pid_target 来指定要捕获的进程的 pid，从而过滤输出，只输出指定的进程的信息。
本文是 eBPF 入门开发实践指南的第四篇，主要介绍如何捕获进程打开文件的系统调用集合，并使用全局变量在 eBPF 中过滤进程 pid。...在 eBPF 中捕获进程打开文件的系统调用集合 首先，我们需要编写一段 eBPF 程序来捕获进程打开文件的系统调用，具体实现如下： #include #include <bpf/...使用全局变量在 eBPF 中过滤进程 pid 在上面的程序中，我们定义了一个全局变量 pid_target 来指定要捕获的进程的 pid。...在 tracepoint__syscalls__sys_enter_open 和 tracepoint__syscalls__sys_enter_openat 函数中，我们可以使用这个全局变量来过滤输出...在 eBPF 程序中，我们还可以通过定义一个全局变量 pid_target 来指定要捕获的进程的 pid，从而过滤输出，只输出指定的进程的信息。
f2py 是 numpy 的一部分，当你安装了 numpy 时就已经包含 f2py 了，其可以被用来构建 Python C/API 扩展模块，从而更容易调用 FORTRAN77/90/95 子程序，FORTRAN77...将 fortran 程序转换为 python 可用的程序是非常必要的，尤其是在进行复杂数值计算和处理大量数据时，调用 fortran 程序比使用 python 要高效的多。...由于 f2py 的使用需要用到 c/c++ 编译器，fortran 编译器，因此，在使用之前要安装相应的编译器。...注：目前gfortran对python3.5及以上的版本支持并不好，在使用3.x以上版本进行编译时，只有3.4.版本能够编译成功，使用3.5版本编译时失败。...Linux Linux 系统下只要安装了 python 和 numpy，并设置好了环境变量，可以直接使用，比在 windows 下使用要简单很多，不再赘述。
想象一下，在Python中编写一个模块，必须一个元素接着一个元素的循环遍历一个非常大的数组来执行一些计算，而不能使用向量操作来重写。这是很不好的主意，是吧？...所以“通常”这类库函数是用C / C ++或Fortran编写的，编译后，在Python中作为外部库使用。Numba这类函数也可以写在普通的Python模块中，而且运行速度的差别正在逐渐缩小。...你可以使用不同类型的装饰器，但@jit可能是刚开始的选择之一。其他装饰器可用于例如创建numpy通用功能@vectorize或编写将在CUDA GPU上执行的代码@cuda。...在每个时间段结束时，计算水流量，这不仅取决于在同一时间步长下的雨，而且也取决于在内部模型状态（或储存）。在这种情况下，我们就需要考虑以前时间步长的状态和输出。...那么你可能会看到这个问题：我们必须一段时间接一段时间的计算整个流程，而对于解决这种问题Python本来就是很慢的！这就是为什么大多数模块都是在Fortran或C/C ++中实现的。
在GPU上开发大规模并行应用程序时，需要一个调试器，GDB调试器能够处理系统中每个GPU上同时运行的数千个线程。CUDA-GDB提供了无缝的调试体验，可以同时调试应用程序的CPU和GPU部分。...CUDA-GDB在Linux上运行，并针对Linux和QNX系统。 CUDA-GDB旨在为使用者提供一个无缝调试环境，该环境允许在同一应用程序中同时调试GPU和CPU代码。...正如CUDA C中的编程是C编程的扩展一样，使用CUDA-GDB进行调试是使用GDB进行调试的自然扩展。现有的GDB调试功能固有地用于调试主机代码，并且还提供了其他功能来支持调试CUDA设备代码。...CUDA-GDB支持调试C / C ++和Fortran CUDA应用程序。（Fortran调试支持仅限于64位Linux操作系统）CUDA-GDB可以调试NVCC编译器支持的所有C ++功能。...Jetson nano默认已经安装了CUDA10.2，但是直接运行 nvcc -V是不会成功的，需要你把CUDA的路径写入环境变量中。
PGI 2014 编译器与工具 相较于采用最新 AVX 型多核心 Intel 和 AMD x64 处理器的 GCC 编译器在执行最新的 SPEC OMP2012 效能评测套件时，其效能平均快 75%....新功能方面，透过 Fortran 2003 、 C99 和 C++ 编译器扩大支援主要的 OpenACC 2.0 功能，提供例行指令 ( 在加速器区域内的程序指令 ) 、非结构性资料生命周期和更多其他功能...，而且也加入全新 NVIDIA CUDA Fortran 延伸程序，增加对 5.5 版 NVIDIA CUDA 并行计算编程平台的支援、 CUDA 原子功能和运用 Rogue Wave 的 Allinea...同时， PGI 2014 编译器与工具 也提供 Fortran 2003 和 C99 编译器，具备所有 PGI 多核心 x64 最佳化功能、指令列除错技术和简单有效率的在线文件。...即日起， PGI中国区代理商吉浦迅科技提供 PGI 2014 编译软件与工具，新使用者可浏览www.pgroup.com网站，完成注册后可免费下载 PGI 2014 的免费试用版。
在我们的例子中，我们使用了 SOURCE_DIR 选项让 CMake 知道源代码可在 ${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/src 文件夹中找到，因此不应从其他地方获取。...这是在external/upstream/fftw3/CMakeLists.txt文件的最后一步，通过使用GNUInstallDirs.cmake模块，我们将FFTW3_DIR设置为缓存变量，以便稍后在超级构建中被拾取...该项目托管在一个公共 Git 仓库中，我们使用GIT_TAG选项来指定下载哪个分支。...我们已经在主 CMakeLists.txt 文件中使用环境变量完成了此操作，并在 __init__.py 中查询了这些环境变量： # ......第十一章《打包项目》中，我们将讨论如何创建一个可以使用 pip 安装的 Python 包，其中头文件和库文件将安装在定义良好的位置，这样我们就不必定义任何环境变量来使用 Python 模块。
禁用 blacklist nouveau options nouveau modeset=0 ONBOOT=yes /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0的配置文件中...，ONBOOT=yes必须设置，这样可以保证系统重启时进行ssh连接时，网络服务也会自启动，否则会导致网络不通。...lang=cn 使用 wget 命令，下载 wget 驱动网址 修改权限 chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-xxxx.run 关于失败报错问题 ERROR: Failed to...2）CUDA和cuDNN 1.安装CUDA nvidia-smi查看已显示cuda版本，为防止后续出现问题，选取了相同版本下载 官网 https://developer.nvidia.com/ wget...sudo sh cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run 添加环境变量并检查cuda安装版本 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin #添加环境变量
还有更多 请注意，将占位符替换为值时，期望 CMake 中的变量名与待配置文件中使用的变量名完全相同，并且位于@标记之间。在调用configure_file时定义的任何 CMake 变量都可以使用。...大多数现代源代码仓库都使用 Git 作为版本控制系统进行跟踪，这一事实可以归因于仓库托管平台 GitHub 的巨大流行。因此，在本食谱中，我们将使用 Git；然而，动机和实现将适用于其他版本控制系统。...将CMakeLists.txt拆分为可以在主CMakeLists.txt或其他模块中包含的模块有几个动机： 主要的CMakeLists.txt更容易阅读。...CMake 模块可以在其他项目中重用。 结合函数，模块可以帮助我们限制变量的作用域。...在本配方中，我们没有指定 Fortran 模块文件应放置的目录，并保持了这种透明性。可以通过设置CMAKE_Fortran_MODULE_DIRECTORY CMake 变量来指定模块文件的位置。
在多个 GPU 上运行 Caffe 需要使用 NVIDIA NCCL....$ echo $ # 查看环境变量 问题6 - make pytest时，出现layer_factory.hpp:77 ] Check failed: registry….....有时在编写caffe代码时为了简便可能会使用C++98之后的一些新特性，如果不对caffe的默认编译选项进行修改则会产生诸如“xxx is not a member of ‘std’”或者某些函数没有匹配声明的错误...解决方案： 在Makefile中的g++编译命令里添加-std=c++11的flag. caffe 的 Makefile 中， CXXXFLAGS += -pthread -fPIC $(COMMON_FLAGS...) $(WRANINGS) 之后添加 -std=c++11 From 在caffe中使用C++ 11特性的编译问题 问题33 - 编译时出现undefined reference错误 问题： ..
CUDA提供了对其它编程语言的支持，如C/C++，Python，Fortran等语言，这里我们选择CUDA C/C++接口对CUDA编程进行讲解。...要执行的线程数量，在CUDA中，每一个线程都要执行核函数，并且每个线程会分配一个唯一的线程号thread ID，这个ID值可以通过核函数的内置变量threadIdx来获得。...grid和block都是定义为dim3类型的变量，dim3可以看成是包含三个无符号整数（x，y，z）成员的结构体变量，在定义时，缺省值初始化为1。...有时候，我们要知道一个线程在blcok中的全局ID，此时就必须还要知道block的组织结构，这是通过线程的内置变量blockDim来获得。它获取线程块各个维度的大小。...#um-unified-memory-programming-hd）来避免这种麻烦，简单来说就是统一内存使用一个托管内存来共同管理host和device中的内存，并且自动在host和device中进行数据传输
等到下一个提示确定的时候，是问咱们要不要在~/.bashrc文件中加入环境变量，输入yes回车继续，等滚屏结束，咱们的Anaconda就安装完毕了。...在安装结束后，使用如下命令，看到版本号则安装成功 $ protoc --version Bazel 安装准备 在安装Bazel之前，需要安装JDK8，具体安装方法请参考如下链接 jdk8安装方法 然后安装其他的依赖工具包...python3-numpy swig python3-dev python3-wheel 在完成后，在~/.bashrc中添加环境变量 export PATH"$PATH:$HOME/bin" 然后使用...开发人员可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言。所编写出的程序可以在支持CUDA™的处理器上以超高性能运行。CUDA3.0已经开始支持C++和FORTRAN。...使用如下命令进行解压 $ tar -zxvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz 会生成一个名为cuda的文件夹，进入该文件夹 $ cd cuda 然后使用复制操作完成安装
这个版本重点对其他语言的支持做了一些改进，比如新增了fortran的编译支持，zig语言的实验性支持，另外对golang/dlang增加了第三方依赖包支持以及交叉编译支持。...， 毕竟有些c/c++项目中，还是会偶尔调用其他语言的代码接口，比如与cuda, dlang, objc，swift, asm等语言的混合调用，所以xmake还是会对他们做一些基础性的编译支持。...新特性介绍 Fortran语言编译支持 这个版本开始，我们已经完全支持使用gfortran编译器来编译fortran项目，我们可以通过下面的命令，快速创建一个基于fortran的空工程： $ xmake...而新版本中，xmake通过新增内置的core.base.json模块处理json解析，很方便地对新的头文件依赖数据进行解析和支持，优先使用此模式（如果cl是新版本支持的话，老版本cl还是使用/showIncludes...Xcode插件生成支持 目前，我们还没有时间去自己实现xcode工程的生成，但不代表不支持，因为xmake支持生成cmakelists.txt文件，而cmake是支持xcode工程文件生成的，在官方还没有实现之前
Pytorch主要用来进行深度学习算法建模和推理，为了加快算法训练速度，一般情况下需要使用带GPU的电脑进行Pytoch安装，而为了能够在Pytoch中准确使用GPU，首先需要安装GPU环境，包括cuda...这里注意，我们的最终目标是使用Pytoch，而特定Pytorch对cuda的版本是有要求的。因此，我们在安装cuda之前需要先确认到底装哪个cuda版本才行。...版本，并且上述安装程序已经自动的向环境变量中添加了对应的cuda路径，使得后续pytorch可以正常调用和执行。...在使用GPU进行深度学习的时候，我们经常需要查看GPU使用情况，首先添加环境变量到path中： C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 然后在终端中运行命令：...在安装cuda时已经进入了pytorch的安装选择配置页面，此时根据相关配置会自动给出安装方法，如下所示: 此时，只需要在cmd终端中运行Run this Command中的命令即可： pip install
4、添加多个游标 如果你需要重命名写在几个地方的变量，或者在编辑代码时，你希望你有多个光标。 在Jupyter notebooks中，可以使用多个光标同时编辑文本。...ls print(files) 上面代码会把当前目录中的文件列表分配给files变量，并打印出来。...7、为程序完成设置闹钟⏰ 当你的模型完成训练或任何任务时，得到一个通知总是很有帮助的。 在windows 10中，我们可以使用win10toast模块设置它。...os模块，使用afplay命令(在macOS上)或aplay命令(在Linux上)播放声音。...在Mac中，还可以使用内置命令say，在程序完成时说一些话。
update-initramfs -u 第3步 配置环境变量 同样使用 gedit 命令打开配置文件： sudo gedit ~/.bashrc 打开后在文件最后加入以下两行内容： export LD_LIBRARY_PATH...第5步 安装 CUDA 8.0 第四步下载的1.4G的 CUDA中包含有 nvidia 显卡驱动，故此步骤 CUDA 的安装包括了 nvidia 显卡驱动的安装，此时注意你是否已经安装过 nvidia...： reboot 重启后登录进入系统，配置 CUDA 环境变量，与第3步相同，使用 gedit 命令打开配置文件： sudo gedit ~/.bashrc 在该文件最后加入以下两行并保存： export...文件中 python 路径设置错误出现的错误，可根据上一步检查一下，也可能出现别的错误，百度谷歌之～ 编译 pycaffe 成功后，验证一下是否可以在 python 中导入 caffe 包，首先进入...在安装scipy库的时候，需要fortran编译器（gfortran)，如果没有这个编译器就会报错，因此，我们可以先安装一下。
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