


Jiutian Computing Power Platform -Aufgabe: Wird die Computeraufgabe weiter ausgeführt, nachdem der lokale Computer heruntergefahren ist?
Jiutian Computing Power Platform: Detaillierte Erläuterung des Aufgabenbetriebsstatus, nachdem der lokale Computer ausgeschaltet wurde
Bei Verwendung der Jiutian Computing Power Platform für KI -Schulungen sind viele Benutzer besorgt über eine Frage: Können die Computeraufgaben auf der Plattform weiter laufen, nachdem der lokale Computer geschlossen wurde? Einige Benutzer berichteten, dass die Aufgabe nach dem Schließen von VS -Code angehalten wurde und neu gestartet werden musste, was mit dem erwarteten kontinuierlichen Betrieb des Remote -Servers nicht stimmte. Obwohl der Plattformhintergrund zeigt, dass die Berechnungszeit fortgesetzt wird (siehe Benutzer -Screenshot), fügt dies die Verwirrung des Benutzers hinzu. Benutzer möchten wissen, ob VS -Code immer eingeschaltet werden muss und ob es eine Methode gibt, die kontinuierlich berechnet werden kann, ohne den lokalen Computer auszuführen.
Der Schlüssel zu dem Problem liegt darin, die Betriebsumgebung der Aufgaben der Jiutian Computing Power Platform zu verstehen. Derzeit läuft das Plattform -Terminal im VS -Code. Nach dem Schließen von VS -Code wird das Terminal ebenfalls geschlossen, wodurch die Berechnungsaufgabe unterbrochen wird. Dies erklärt, warum das Schließen von VS -Code dazu führt, dass die Berechnung aufhört.
Es wird empfohlen, dass Benutzer versuchen, nur die Registerkarte Browser zu schließen und den Status des VS -Codes beizubehalten. Dies hilft zu bestimmen, ob die Computeraufgabe vollständig vom kontinuierlichen Betrieb von VS -Code abhängt. Wenn die Berechnung nach dem Schließen der Registerkarte Browser fortgesetzt werden kann, kann das Problem möglicherweise die Konfiguration oder den Betrieb von VS -Code sein und nicht die Jiutian Computing Power Platform selbst.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonJiutian Computing Power Platform -Aufgabe: Wird die Computeraufgabe weiter ausgeführt, nachdem der lokale Computer heruntergefahren ist?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Gründe, warum Python -Skripte auf UNIX -Systemen nicht ausgeführt werden können, sind: 1) unzureichende Berechtigungen unter Verwendung von chmod xyour_script.py zur Erteilung von Ausführungsberechtigungen; 2) Falsche oder fehlende Shebang -Linie, Sie sollten #!/Usr/bin/envpython verwenden; 3) In falsche Einstellungen für die Umgebungsvariablen können Sie os.Environ -Debugging drucken. 4) Mit der falschen Python -Version können Sie die Version in der Shebang -Zeile oder der Befehlszeile angeben. 5) Abhängigkeitsprobleme unter Verwendung der virtuellen Umgebung, um Abhängigkeiten zu isolieren; 6) Syntaxfehler, verwenden Sie Python-Mpy_CompileYour_Script.py, um zu erkennen.

Die Verwendung von Python -Arrays eignet sich besser für die Verarbeitung großer Mengen von numerischen Daten als für Listen. 1) Arrays speichern mehr Speicher, 2) Arrays sind schneller nach numerischen Werten, 3) Konsistenz vom Arrays Kraftstyp, 4) Arrays sind mit C -Arrays kompatibel, sind jedoch nicht so flexibel und bequem wie Listen.

Listen besser voreflexibilität undmixdatatatypen, während Datensätze der überlegenen sumerischen Berechnungen sandlastete

NumpymanageMemoryforlargearrayseffictionlyusingViews, Kopien und Memory-Made.1) ViewsAllowsLicing Mit Outcopying, direktModifizierende Theoriginalarray.2) CopieScanbecreated withthecopy () methodeChoperingdata.3) Memory-Maddscanbeed-medellessive-made-mapedFileshandleshandLessive-massessive-massessiva

ListsinpythondonotRequireMportingamodule, whilearRays aus der FROMTHEARRAYMODULEDONEDANIMIMPORT.1) listet zur Verfügung gestellt.

PythonlistscanstoreanyDatatype, ArrayModulearraysStoreOnetype und NumpyarraysarefornumericalComputations.1) listet dieArversatile-memory-effizient.2) Arraymodulenarraysalememory-effizientforhomogeneData.3) Numpharraysareoptional-EffictionhomogenInData.3) nummodulenarraysoptionalinformanceIntata.3) nummodulearraysoptionalinformanceIntata.3) NumpharraysareoPresopplowancalinScesDataa.3) NumpharraysoePerformance

Wenn SietostoreavalueOfThewrongdatatypeinapythonarray, touencounteratypeerror.Thissisdustuetothearraymodules -SstrictTypeNeen -Forcortion, welche

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.


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