Jiutian Computing Power 플랫폼 : 로컬 컴퓨터가 꺼진 후 작업 작동 상태에 대한 자세한 설명
AI 교육을 위해 Jiutian Computing Power 플랫폼을 사용할 때 많은 사용자가 한 가지 질문에 대해 우려하고 있습니다. 로컬 컴퓨터가 종료 된 후 플랫폼의 컴퓨팅 작업이 계속 실행될 수 있습니까? 일부 사용자는 CODE를 폐쇄 한 후 작업이 중지되고 다시 시작되어야한다고보고했으며, 이는 원격 서버의 예상 연속 작동과 일치하지 않았다고보고했습니다. 플랫폼 배경은 계산 시간이 계속됨을 보여 주지만 (사용자 스크린 샷 참조), 이는 사용자의 혼란에 추가됩니다. 사용자는 VS 코드를 항상 켜야하는지 여부와 로컬 컴퓨터를 실행하지 않고 지속적으로 계산할 방법이 있는지 알고 싶어합니다.
문제의 핵심은 Jiutian Computing Power 플랫폼 작업의 운영 환경을 이해하는 데 있습니다. 현재 플랫폼 터미널은 Code 내부에서 실행됩니다. 대 코드를 닫은 후 터미널도 닫히고 계산 작업이 중단됩니다. 이것은 종료 대 코드가 계산이 중지되는 이유를 설명합니다.
사용자는 브라우저 탭 만 닫고 VS 코드 실행 상태를 유지하는 것이 좋습니다. 이를 통해 컴퓨팅 작업이 전적으로 VS 코드의 지속적인 작동에 의존하는지 여부를 결정하는 데 도움이됩니다. 브라우저 탭 만 닫은 후 계산이 계속 될 수있는 경우 문제는 Jiutian Computing Power 플랫폼 자체가 아닌 VS 코드의 구성 또는 작동 일 수 있습니다.
위 내용은 Jiutian Computing Power 플랫폼 작업 : 로컬 컴퓨터가 종료 된 후 컴퓨팅 작업이 계속 실행됩니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python 스크립트가 UNIX 시스템에서 실행할 수없는 이유는 다음과 같습니다. 1) CHMOD XYOUR_SCRIPT.PY를 사용하여 실행 권한을 부여하는 권한이 불충분합니다. 2) 잘못되거나 누락 된 Shebang 라인은 #!/usr/bin/envpython을 사용해야합니다. 3) 잘못된 환경 변수 설정, os.environ 디버깅을 인쇄 할 수 있습니다. 4) 잘못된 Python 버전을 사용하여 Shebang 행 또는 명령 줄에 버전을 지정할 수 있습니다. 5) 가상 환경을 사용하여 종속성을 분리하는 의존성 문제; 6) 구문 오류, python-mpy_compileyour_script.py를 사용하여 감지하십시오.

파이썬 어레이를 사용하는 것은 목록보다 많은 양의 숫자 데이터를 처리하는 데 더 적합합니다. 1) 배열 더 많은 메모리를 저장, 2) 배열은 숫자 값으로 작동하는 것이 더 빠르며, 3) 배열 힘 유형 일관성, 4) 배열은 C 배열과 호환되지만 목록만큼 유연하고 편리하지 않습니다.

더 나은 orfelexibility 및 mixdatatatatytys, 탁월한 정비 계산 모래 데이터 세트.

numpymanagesmemoryforlargearraysefficiedviews, 사본 및 메모리-맵핑 파일

ListSinpythondonoTrequireimportingAmodule, whilearraysfromtheArrayModuledOneedAnimport.1) ListSareBuilt-in, Versatile, andCanholdixedDatatypes.2) arraysarraysaremorememorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMorememeMoremeMoremeTeverTopeTeveTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeTeveTeTeTeTeTeTeTeTete가 필요합니다.

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