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  • 本方法优点 不需要逐个自己安装cuda, cudnn甚至vs2015等坑爹玩意 不会直接在自己电脑上装cuda,防止各种路径混乱之类。 可以多个cuda兼容操作 可以完美的在不影响已有tf1.0系列的情况下,完美使用tf2.0 ...

    本方法优点

    • 不需要逐个自己安装cuda, cudnn甚至vs2015等坑爹玩意
    • 不会直接在自己电脑上装cuda,防止各种路径混乱之类。
    • 可以多个cuda兼容操作
    • 可以完美的在不影响已有tf1.0系列的情况下,完美使用tf2.0
      对于绝大部分读者,第一条已经是足够的理由了,毕竟现在大部分的博客攻略还是大费周章的。

    准备工作

    以我电脑为例,但本方法绝对不限于此种配置

    系统Windows 10, 显卡1080Ti

    前期准备

    1. 从英伟达官网更新显卡驱动至最新版本,以前受某些博客影响,担心驱动过新无法向前兼容。今天破釜沉舟之下发现, 最新驱动仍可以兼容Cuda9.0,因此不会导致以前的cuda无法使用。相反,最新驱动可以让你支持最新的cuda
    2. 官网下载Anaconda3最新版本。根据本人经验,只要你想做python开发且是新手,迟早要下的。

    开工

    1. 打开 Anaconda Prompt。 (下完anaconda后自动会出现,开始菜单的Anaconda3可以找到)输入以下命令行创建新环境:
      conda create -n tf2 python=3.6这段代码的意思就是新创建一个名为tf2的python3.6环境。这是Anaconda广为使用的原因之一,很容易切换多个python版本。
      紧接着运行activate tf2,进入tf2环境。(成功的话会发现命令行前面括号里从’base’变成了’tf2’)
    2. 下载tensorflow-gpu。这一步以tensorflow2.0为例, 继续在Anaconda窗口运行pip install tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0。很快安装成功(速度太慢的话自行百度切换pip镜像源
    3. 依次运行conda install -c anaconda cudatoolkitconda install cudatoolkit cudnn。本来这两个东西是要自己去官网下载安装还要配各种path变量之类的。幸而,conda帮你完成了。 有几大好处:
    • 极其省事
    • 不需要配置变量名,防止出错
    • 只下载了cudatoolkit,没有下载一整个,空间节约了三倍以上
    • cuda下载在当前的虚拟环境(如这里的tf2)而非在C盘整个系统环境中。因此可以同时兼容多个cuda版本,环境间互不干扰

    完工

    测试一下:可以直接在Anaconda Prompt里输入pythonJ进入python环境
    然后运行

    import tensorflow as tf
    x = tf.constant([1])
    

    如果没有报任何错误,那么已经成功配置!
    重复上述操作,可以创建许多不同tensorf版本不同cuda版本的环境,来支持不同的版本的代码运行!

    后话

    下午本着尝试tf2.0的心态,惊喜的发现了这一操作。相比去年安装cuda9实在是轻松了太多。然而现在还没有详细叙述这一方法的博文,因此本着分享的心态,以这篇博文志之,希望对需要帮助的有所裨益。所有问题都可以直接评论讨论,也可以邮箱联系lint17@fudan.edu.cn

    Tips

    tensorflow2.0的API修改有点多,目前来看文档太少,大家可以不急着升级。

    展开全文
  • 本方法优点不需要逐个自己安装cuda, cudnn甚至vs2015等坑爹玩意不会直接在自己电脑上装cuda,防止各种路径混乱之类。可以多个cuda兼容操作可以完美的在不影响已有tf1.0系列的情况下,完美使用tf2.0对于绝大部分读者...

    v2-1e6b64cf13587210e41b79fd2086c266_1440w.jpg?source=172ae18b

    本方法优点

    • 不需要逐个自己安装cuda, cudnn甚至vs2015等坑爹玩意
    • 不会直接在自己电脑上装cuda,防止各种路径混乱之类。
    • 可以多个cuda兼容操作
    • 可以完美的在不影响已有tf1.0系列的情况下,完美使用tf2.0对于绝大部分读者,第一条已经是足够的理由了,毕竟现在大部分的博客攻略还是大费周章的。

    准备工作

    以我电脑为例,但本方法绝对不限于此种配置

    系统Windows 10, 显卡1080Ti

    前期准备

    1. 从英伟达官网更新显卡驱动至最新版本,以前受某些博客影响,担心驱动过新无法向前兼容。今天破釜沉舟之下发现, 最新驱动仍可以兼容Cuda9.0,因此不会导致以前的cuda无法使用。相反,最新驱动可以让你支持最新的cuda
    2. 官网下载Anaconda3最新版本。根据本人经验,只要你想做python开发且是新手,迟早要下的。

    开工

    1. 打开 Anaconda Prompt。 (下完anaconda后自动会出现,开始菜单的Anaconda3可以找到)输入以下命令行创建新环境:conda create -n tf2 python=3.6这段代码的意思就是新创建一个名为tf2的python3.6环境。这是Anaconda广为使用的原因之一,很容易切换多个python版本。紧接着运行activate tf2,进入tf2环境。(成功的话会发现命令行前面括号里从'base'变成了'tf2')
    1. 下载tensorflow-gpu。这一步以tensorflow2.0为例, 继续在Anaconda窗口运行pip install tensorflow-gpu2.0.0-alpha0```。很快安装成功(速度太慢的话自行百度切换pip镜像源**)</li> <li>依次运行conda install -c anaconda cudatoolkitconda install cudatoolkit cudnn。本来这两个东西是要自己去官网下载安装还要配各种path变量之类的。幸而,conda帮你完成了。 有几大好处:</li> </ol> <ul> <li>极其省事</li> <li>不需要配置变量名,防止出错</li> <li>只下载了cudatoolkit,没有下载一整个,空间节约了三倍以上</li> <li>cuda下载在当前的虚拟环境(如这里的tf2)而非在C盘整个系统环境中。因此可以同时兼容多个cuda版本,环境间互不干扰</li> </ul> ¨K6K 测试一下:可以直接在Anaconda Prompt里输入pythonJ进入python环境 然后运行 ¨G0G 如果没有报任何错误,那么已经成功配置! 重复上述操作,可以创建许多不同tensorf版本不同cuda版本的环境,来支持不同的版本的代码运行! ¨K7K 下午本着尝试tf2.0的心态,惊喜的发现了这一操作。相比去年安装cuda9实在是轻松了太多。然而现在还没有详细叙述这一方法的博文,因此本着分享的心态,以这篇博文志之,希望对需要帮助的有所裨益。所有问题都可以直接评论讨论,也可以邮箱联系lint17@fudan.edu.cn```。Tips
      tensorflow2.0的API修改有点多,目前来看文档太少,大家可以不急着升级。
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  • 提出了一种基于自适应备份的网格容错任务调度算法:最高百分之k备份算法。...仿真结果表明,该算法可以有效提高不安全网格环境下的任务调度成功,具有很好的容错性和可扩展性,优于固定备份数的网格任务调度算法。
  • from bs4 import BeautifulSouplxml 以lxml形式解析html,例:BeautifulSoup(html,'lxml') #注:html5lib 容错率最高find 返回找到的第一个标签find_all 以list的形式返回找到的所有标签limit 指定返回的标签个数...

    from bs4 import BeautifulSoup

    lxml 以lxml形式解析html,例:BeautifulSoup(html,'lxml') # 注:html5lib 容错率最高

    find 返回找到的第一个标签

    find_all 以list的形式返回找到的所有标签

    limit 指定返回的标签个数

    attrs 将标签属性放到一个字典中

    string 获取标签下的非标签字符串(值), 返回字符串

    strings 获取标签下的所有非标签字符串, 返回生成器。

    stripped_strings 获取标签下的所有非标签字符串,并剔除空白字符,返回生成器。

    get_text # 获取标签下的所有非标签字符串,返回字符串格式

    contents、children都是返回某个标签下的直接子元素,包含字符串。 contents 返回一个列表,children 返回一个生成器

    select 方法和find_all极其相似

    以实际例子作说明:

    1、定义一个html,并使用BeautifulSoup的lxml解析

    from bs4 importBeautifulSoup

    html= '''

    职位名称职位类别时间
    职位一类别一时间1
    职位二类别二时间2
    职位3类别3时间3

    这是一个div

    '''soup= BeautifulSoup(html,'lxml') # 解析html

    ------------------------------------------------------------ find_all --------------------------------------------------------------------------

    2、获取所有的tr标签

    find 返回找到的第一个标签,find_all以list的形式返回找到的所有标签

    trs = soup.find_all('tr') #返回列表

    n=1

    for i intrs:print('第{}个tr标签:'.format(n))print(i)

    n+=1

    3、获取第二个tr标签

    limit 可指定返回的标签数量

    trs = soup.find_all('tr',limit=2)[1] #从列表中获取第二个元素,limit 获取标签个数

    print(trs)

    4、获取class='a1'的tr标签

    a.方法一: class_

    trs = soup.find_all('tr',class_='a1')

    n=1

    for i intrs:print('第{}个class=''a1''的tr标签:'.format(n))print(i)

    n+=1

    b.方法二:attrs 将标签属性放到一个字典中

    trs = soup.find_all('tr',attrs={'class':'a1'})

    n=1

    for i intrs:print('第{}个class=''a1''的tr标签:'.format(n))print(i)

    n+=1

    5、提取所有id='test'且class='test'的a标签

    方法一:class_

    alist = soup.find_all('a',id='test',class_='test')

    n=1

    for i inalist:print('第{}个id=''test''且class=''test''的a标签:'.format(n))print(i)

    n+=1

    方法二:attrs

    alist = soup.find_all('a',attrs={'id':'test','class':'test'})

    n=1

    for i inalist:print('第{}个id=''test''且class=''test''的a标签:'.format(n))print(i)

    n+=1

    6、获取所有a标签的href属性

    alist = soup.find_all('a')#方法一:通过下标获取

    for a inalist:

    href= a['href']print(href)#方法二: 通过attrs获取

    for a inalist:

    href= a.attrs['href']print(href)

    7、获取所有的职位信息(所有文本信息)

    string 获取标签下的非标签字符串(值), 返回字符串

    注:第一个tr为标题信息,不获取。从第二个tr开始获取。

    trs = soup.find_all('tr')[1:]

    movies=[]for tr intrs:

    move={}

    tds= tr.find_all('td')

    move['td1'] = tds[0].string #string 取td的值

    move['td2'] = tds[1].string

    move['td3'] = tds[2].string

    movies.append(move)print(movies)

    8、获取所有非标记性字符

    strings 获取标签下的所有非标签字符串, 返回生成器。

    trs = soup.find_all('tr')[1:]for tr intrs:

    infos= list(tr.strings) #获取所有非标记性字符,包含换行、空格

    print(infos)

    9、获取所有非空字符

    stripped_strings 获取标签下的所有非标签字符串,并剔除空白字符,返回生成器。

    trs = soup.find_all('tr')[1:]for tr intrs:

    infos= list(tr.stripped_strings) #获取所有非空字符,不包含换行、空格

    print(infos)

    #stripped_strings 获取所有职位信息

    trs = soup.find_all('tr')[1:]

    movies=[]for tr intrs:

    move={}

    infos=list(tr.stripped_strings)

    move['职位'] =infos[0]

    move['类别'] = infos[1]

    move['时间'] = infos[2]

    movies.append(move)print(movies)

    10、get_text 获取所有职位信息

    get_text  获取标签下的所有非标签字符串,返回字符串格式

    trs = soup.find_all('tr')[1]

    text= trs.get_text() #返回字符串格式

    print(text)

    ------------------------------------------------------------ select --------------------------------------------------------------------------

    11、获取所有tr标签

    trs = soup.select('tr')for i intrs:print('tr标签:',i)

    12、获取第二个tr标签

    trs = soup.select('tr')[1]print(trs)

    13、获取所有class="al"的tr标签

    #方法一:

    trs = soup.select('tr.a1') #tr标签的class属性

    for i intrs:print(i)#方法二:

    trs = soup.select('tr[class="a1"]') #tr标签的class属性

    for i intrs:print(i)

    14、提取所有a标签的href属性

    #方法一:

    a = soup.select('a')for i ina:print(i['href'])#方法二:

    a = soup.select('a')for i ina:print(i.attrs['href'])

    15、获取所有的职位信息

    trs = soup.select('tr')for i intrs:print(list(i.stripped_strings))

    欢迎查漏补遗!!

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  • 英雄定位首先DVA这个英雄我认为是守望里面最全能容错率最高的英雄,有着右键的保护能力,shift的高机动能力, 游戏中最高的血量 ,左键的近距离高输出能力 ,以及战略意义极大、上限很高的大招。 其定位非常灵活既...

    本期小编给大家带来守望先锋DVA上分攻略,希望能给喜欢用DVA上分的玩家一些帮助,下面让我们一起来看看文章吧。

    英雄定位

    首先DVA这个英雄我认为是守望里面最全能容错率最高的英雄,有着右键的保护能力,shift的高机动能力, 游戏中最高的血量 ,左键的近距离高输出能力 ,以及战略意义极大、上限很高的大招。 其定位非常灵活既可以当正面输出保护队友又可以骚扰敌方后排抢占高台, 适用于目前的每张地图,最重要的是吃团队资源相对较少,是一个很好的上分英雄。

    7f82b4936573fbe55c79aff213aac6db.png

    技能分析

    1. 左键:

    DVA作为守望里唯一一个不用换弹的英雄,有着别的英雄无法媲美的持续稳定的火力压制。而且在重装英雄之中其输出能力绝对是数一数二的。所以个人认为DVA在团队之中是属于第二号输出位的角色 对于左键就是按住不要松手,无时无刻的输出火力。在现在天梯流行的312阵容中如果一局的输出你不能拿铜牌以上,就要反思自己的输出问题了。

    2. 右键防御矩阵:

    灵魂技能,开关有一秒的延迟。一个DVA在团队里贡献大不大,活的久不久,全都看这个右键使用的如何。面对敌人时不要第一时间开矩阵,而是输出几秒再开矩阵,这样可以挡掉更多伤害。右键挡麦克雷大招76大招这些都是众所周知的,不过大家可能不知道的是,右键有一个比较远的投射距离,这中间的子弹都是可以阻挡的,所以当队友在你两侧的时候,向两边用右键都是可以阻挡的。注意,面对大锤的时候最好要做到他的每一个e都挡下来,因为这是大锤团战前唯一的蹭能量的手段,用好了可以让敌方大锤非常难受。

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空空如也

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