我的第一份上传作品。。请多多指教。。。(摇号器)

该博客展示了一个名为yaohaoqiU的程序代码。程序基于Windows,使用了多种控件,如按钮、编辑框等。主要功能是根据用户输入的范围生成随机数,并将结果显示在列表框和标签中,还可关闭程序,属于信息技术领域的程序开发内容。

unit yaohaoqiU;

interface

uses
  Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms,
  Dialogs, StdCtrls, Spin;

type
  TForm1 = class(TForm)
    Button1: TButton;
    SpinEdit1: TSpinEdit;
    SpinEdit2: TSpinEdit;
    Label1: TLabel;
    Label2: TLabel;
    ListBox1: TListBox;
    Button2: TButton;
    Label3: TLabel;
    procedure Button1Click(Sender: TObject);
    procedure Button2Click(Sender: TObject);
  private
    { Private declarations }
  public
    { Public declarations }
  end;

var
  Form1: TForm1;


implementation

{$R *.dfm}

procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);
var
  i,j,r,l:integer;
  s:string;
  All:array[0..1000] of integer;//这个数组用来装随机数的
  Result:array[0..1000] of integer;//这个数组用来装结果的
begin
 l:=label3.Height;
if  spinEdit1.Value<spinEdit2.Value then
begin
    label3.caption:='错了喔..倒了也!';
    label3.Width:=353;
end
else
begin
  for i:=0 to spinEdit1.Value-1 do
    All[i]:=i;
  //产生M个随机数
  for i:=0 to spinEdit2.Value-1 do
  begin
    j:=random(spinEdit1.Value);
    r:=j mod (spinEdit1.Value-1-i);
    Result[i]:=All[r];
    All[r]:=All[spinEdit1.Value-1-i];
  end;
  ListBox1.Clear;
  s:=' ';
  for i:=0 to spinEdit2.Value-1 do
  begin
    s:=s+inttostr(Result[i])+' ';
    ListBox1.Items.add(inttostr(Result[i]));
  end;
   label3.caption:=s;
   label3.Width:=353;
end;
  form1.Height:=(300+(l-110));
  form1.InitiateAction;
end;

procedure TForm1.Button2Click(Sender: TObject);
begin
close;
end;

end.

运行时:

输入后结果:

改个数后结果:

以下列举一些常见的 GPU 相关问题及解答: ### 如何获取 GPU 相关信息 可以使用 Python 的 `psutil` 库获取 CPU 信息,但对于 GPU 信息,`psutil` 无法直接获取。若要获取 GPU 相关信息,在 Python 中可以使用 `pynvml` 库(适用于 NVIDIA GPU)。示例代码如下: ```python import pynvml pynvml.nvmlInit() deviceCount = pynvml.nvmlDeviceGetCount() for i in range(deviceCount): handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(i) info = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) print(f"GPU {i}:") print(f" Total memory: {info.total / 1024 ** 3:.2f} GB") print(f" Free memory: {info.free / 1024 ** 3:.2f} GB") print(f" Used memory: {info.used / 1024 ** 3:.2f} GB") pynvml.nvmlShutdown() ``` ### 如何根据空闲显存信息动态分配 TensorFlow 中 Session 运行的 GPU 在 TensorFlow 中,可以通过配置 `tf.ConfigProto` 来控制 GPU 显存的使用。若要根据空闲显存信息动态分配,可以结合 `pynvml` 获取空闲显存信息,然后选择合适的 GPU。示例代码如下: ```python import tensorflow as tf import pynvml pynvml.nvmlInit() deviceCount = pynvml.nvmlDeviceGetCount() free_memories = [] for i in range(deviceCount): handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(i) info = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) free_memories.append(info.free) best_gpu_index = free_memories.index(max(free_memories)) config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.visible_device_list = str(best_gpu_index) config.gpu_options.allow_growth = True with tf.Session(config=config) as sess: # 执行 TensorFlow 操作 pass pynvml.nvmlShutdown() ``` ### GPU 算力与实际性能的关系 算力不等于实际性能,GPU 的实际应用性能可能受到多种因素的影响,如算法的并行性、内存带宽、内存访问模式等。因此,在评估 GPU 算力时,需要结合实际应用场景进行测试。同时,软件优化(如 CUDA 编程)和功耗对 GPU 选择也非常重要[^2]。 ### 如何充分发挥 GPU 算力处理任务 为了充分发挥 GPU 算力,要尽可能多地将任务交给 GPU 执行。例如有一个任务数组,数组元素表示在这 1 秒内新增的任务个数且每秒都有新增任务。假设 GPU 最多一次执行 `n` 个任务,一次执行耗时 1 秒,在保证 GPU 不空闲情况下,可通过以下 Python 代码计算最少要多长时间执行完成: ```python def min_time_to_finish(max_tasks, task_array): time = 0 remaining_tasks = 0 for tasks in task_array: remaining_tasks += tasks if remaining_tasks > 0: time += 1 remaining_tasks = max(0, remaining_tasks - max_tasks) while remaining_tasks > 0: time += 1 remaining_tasks = max(0, remaining_tasks - max_tasks) return time max_tasks = 3 task_array = [1, 2, 3, 4, 5] print(min_time_to_finish(max_tasks, task_array)) ```
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