Jiutian Computing Power 플랫폼 로컬 작업 인터럽트 : 심층 분석
AI 모델 교육을 위해 Jiutian Computing Power 플랫폼을 사용할 때 많은 사용자가 어려운 문제를 겪습니다. 로컬 컴퓨터를 종료 한 후 컴퓨팅 작업이 중단됩니다. 이 기사는이 질문을 심층적으로 탐색하고 사용자 질문에 답변합니다.
사용자 피드백에 따르면 Jiutian Computing Power 플랫폼의 배경 표시 계산은 여전히 진행 중이지만 실제 계산이 아닌 인터페이스 타이밍 일뿐입니다. 사용자는 원격 서버에서 계산이 수행되므로 로컬 컴퓨터 (및 대 코드)를 종료 한 후에 계산을 계속할 수 있어야한다고 생각합니다.
핵심은 다음과 같습니다. 컴퓨팅 작업은 로컬 대 코드 터미널에 따라 다릅니다. VS 코드 터미널을 닫으면 계산 프로세스가 종료되고 작업이 중단됩니다. 브라우저 탭 만 닫더라도 VS 코드 터미널이 닫히는 한 계산이 중지됩니다. 따라서 계산 작업의 지속적인 진행을 보장하려면 VS 코드 창을 지속적으로 개방해야합니다 . 브라우저 탭 페이지를 닫고 VS 코드 창을 유지하기 만하면서도 VS 코드 터미널을 닫더라도 문제가 해결되지 않습니다.
위 내용은 Jiutian Computing Power 플랫폼 로컬 작업 인터럽트 : 컴퓨터를 종료 한 후 계산이 계속됩니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareBetterForElement-WiseOperationsDuetOfasterAcccessandoptimizedimmentations.1) ArraysHaveCecontIguousMemoryFordirectAccess, 향상

Numpy에서 전체 배열의 수학적 작업은 벡터화 된 작업을 통해 효율적으로 구현 될 수 있습니다. 1) 추가 (ARR 2)와 같은 간단한 연산자를 사용하여 배열에서 작업을 수행하십시오. 2) Numpy는 기본 C 언어 라이브러리를 사용하여 컴퓨팅 속도를 향상시킵니다. 3) 곱셈, 분할 및 지수와 같은 복잡한 작업을 수행 할 수 있습니다. 4) 배열 모양이 호환되도록 방송 작업에주의를 기울이십시오. 5) NP.Sum ()과 같은 Numpy 함수를 사용하면 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

Python에는 요소를 목록에 삽입하는 두 가지 주요 방법이 있습니다. 1) 삽입 (인덱스, 값) 메소드를 사용하여 지정된 인덱스에 요소를 삽입 할 수 있지만 큰 목록의 시작 부분에서 삽입하는 것은 비효율적입니다. 2) Append (value) 메소드를 사용하여 목록 끝에 요소를 추가하여 매우 효율적입니다. 대형 목록의 경우 Append ()를 사용하거나 Deque 또는 Numpy Array를 사용하여 성능을 최적화하는 것이 좋습니다.

TomakeApythonscriptexecutableonBothunixandwindows : 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) andusechmod xtomakeitexecutableonix.2) onwindows, inristpythonisinstalledandassociatedwith.pybattfile (run.bat) torunthescrest.

"CommandNotFound"오류가 발생하면 다음 사항을 확인해야합니다. 1. 스크립트가 존재하고 경로가 올바른지 확인하십시오. 2. 파일 권한을 확인하고 CHMOD를 사용하여 필요한 경우 실행 권한을 추가하십시오. 3. 스크립트 인터프리터가 설치되었는지 확인하십시오. 4. 스크립트 시작시 셰 잔 라인이 올바른지 확인하십시오. 그렇게하면 스크립트 작업 문제를 효과적으로 해결하고 코딩 프로세스가 원활하게 보장 할 수 있습니다.

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.


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