11.6

试题一:JavaScript 问答题

什么是 NaN,它的类型是什么?怎么测试一个值是否等于 NaN?

NaN 是 Not a Number 的缩写,JavaScript 的一种特殊数值,其类型是 Number,可以通过 isNaN(param) 来判断一个值是否是 NaN:

console.log(isNaN(NaN)); //true
console.log(isNaN(23)); //false
console.log(isNaN(‘ds’)); //true
console.log(isNaN(‘32131sdasd’)); //true
console.log(NaN === NaN); //false
console.log(NaN === undefined); //false
console.log(undefined === undefined); //false
console.log(typeof NaN); //number

试题二:MySQL 问答题

drop,delete 与 truncate 的区别?

相同点 :
truncate,delete 以及 drop 都会删除表内的数据
不同点:
1、truncate、drop 是 DDL 语句,执行后会自动提交。delete是 DML 语句,不会自动提交。
2、delete(不释放空间)和 truncate(释放空间)只删除数据不删除表的结构。drop 会删除表的结构和数据,释放空间。
3、速度:drop 》truncate 》delete
Java 编程题

试题三:有一分数序列:2/1,3/2,5/3,8/5,13/8,21/13… 求出这个数列的前 20 项之和。

public class Tl10 {
public static void main(String[] args) {
// 定义总和,分母,分子,临时存储分母的变量
double sum = 0,h=2,k=1,temp=0;
for(double i=1;i<=20;i++){
sum += h/k;
temp = h;
h = h+k;
k = temp;
}
System.out.println(“这个数列的前 20 项之和:”+sum);
}
}

### 关于CUDA 11.6 的安装与配置 #### 确认硬件支持 在安装 CUDA 11.6 前,需验证计算机是否配备支持 CUDA 的 NVIDIA 显卡。通过设备管理器中的“显示适配器”,可以确认是否存在兼容的 GPU 设备[^1]。 #### 验证已安装的 CUDA 版本 如果系统已经安装了某些版本的 CUDA 工具包,可以通过命令提示符运行 `nvcc --version` 或者 `nvidia-smi` 来检查当前可用的 CUDA 版本及其驱动状态[^2][^3]。 #### 下载 CUDA Toolkit 11.6 访问官方文档链接获取适合的操作系统平台以及对应 Visual Studio 支持情况的信息[^4]。具体下载地址位于[NVIDIA 官方网站](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),选择 Windows 平台并指定所需的 toolkit 和驱动组合即可完成下载操作。 #### 软件安装过程概述 按照标准流程执行以下三个主要环节来部署完整的开发环境: 1. **CUDA Toolkit**: 这部分包含了编译器、库文件以及其他必要的组件用于构建基于 GPU 加速的应用程序; 2. **cuDNN Library**(可选): 对深度学习框架提供额外性能优化的支持; 3. **设置环境变量**: 将新加入路径添加到系统的 PATH 中以便全局调用工具链功能。 以下是简单的 Python 示例脚本来测试 TensorFlow 是否能够成功加载 GPU 模块: ```python import tensorflow as tf if tf.test.is_built_with_cuda(): print("TensorFlow was built with CUDA support.") else: print("No CUDA support detected.") print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.list_physical_devices('GPU'))) ``` 此代码片段可以帮助开发者快速判断其环境中 TensorFlow 是否正确识别到了本地存在的 NVIDIA GPU 卡,并启用了相应的计算能力。
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