2.2. distribute

最新推荐文章于 2025-08-22 23:47:35 发布
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文章标签： python
原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/351079
本文提供了distribute_setup作为setuptools替代方案的安装方法,包括使用wget与curl两种方式下载并执行distribute_setup.py文件。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

distribute_setup 是 setuptools 的替代品

$ wget http://python-distribute.org/distribute_setup.py
$ sudo python distribute_setup.py

或者

curl -sS http://python-distribute.org/distribute_setup.py | python





原文出处：Netkiller 系列 手札
本文作者：陈景峯
转载请与作者联系，同时请务必标明文章原始出处和作者信息及本声明。

fabric 2.2 fabric.js源码解析
Critical_plus的博客
11-10 1030
'use strict';//使用严格模式。 const { Contract } = require('fabric-contract-api'); const定义的变量，不可修改且必须初始化。 require用于引入模块，json，或本地文件。 在这里引入的是fabric-contract-api模块，这是一个高度封装的开发接口，使用该API可以在高层级编写智能合约的业务逻辑。 同时fabric-contract-api模块也要求链码开发者继承Contract类。 还有一个fabric-shim模块
distribute-list分发列表
weixin_43801718的博客
07-24 1878
一、工具描述 distribute-list分发列表是用来控制路由更新的一个工具，只能过滤路由信息，不能过滤LSA 如上图，R1、R2、R3运行RIP。R2在初始情况下，会将自己的路由表更新给R1，其中假设包含三条路由1.0、2.0及3.0。现在我们可以通过在R2上部署分发列表distribute-list，使得R2在更新给R1的路由信息中过滤掉3.0这条路由。这就是分发列表的一个使用示例。...
使用distribute-list配置路由选择更新
weixin_34390105的博客
04-03 257
在某些情况下，有些路由器不一定要接收到所有的路由更新，此时我们通过不同的方法来设置 passive-interface ：设置被动接口，只接收路由更新，不发送路由更新，这在RIP中很有用，但在EIGRP与OSPF中配置了被动接口将阻止路由器之间建立毗邻关系，因为它会阻止hello更新。 dis...
distribute-list控制的是路由表中的信息
weixin_34280237的博客
11-10 249
总结：distribute-list控制的是路由表中的信息 首先理解:in 将改变自己 out将改变别人 一. 距离矢量协议Rip Eigrp 因为距离矢量协议直接传递路由信息，会在运行协议进程接口的in 和out方向控制相应协议路由信息 Distribute-list in在协议接口的in方向控制路由信息，只改变自己(生成路由表之前就改变路由信息)其它路由器不改变...
windows10家庭版安装docker2.2.0.4踩坑记录
qq_37488040的博客
03-18 586
因为家庭版不能安装docker，首先需要开启Hyper-V，以下是百度到的资料： https://www.cnblogs.com/samwu/p/10360943.html https://blog.csdn.net/xiaozhou_zi/article/details/86137917?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&am...
Tensorflow错误AttributeError: module ‘tensorflow._api.v2.distribute‘ has no attribute ‘TPUStrategy‘
chenzhihaozz的博客
04-09 3834
项目场景： 最近在学习Mooc上的Tensorflow入门实操课程，学到第4.4课优化模型参数，在自己环境中复现代码时，出现了一个错误，困扰我好几天，特此来记录一下 我的环境： python3.6 tensorflow-gpu 2.2.0 问题描述： 该错误出现在人马图片识别模型的优化模型参数中，需要用到kerastuner包，目标是用tuners来实现对模型中参数的自动优化，但是在我将代码运行在自己环境中时，出现以下错误 我的代码： from tensorflow.python import Inte
单机多卡分布式训练策略——MirroredStrategy
2401_85343303的博客
06-11 788
训练开始前，该策略在 N 个 GPU 上各复制一份完整的模型备份；每次训练传入一个 batch 的数据，将数据分成 N 份，分别传入 N 个计算设备（即数据并行）；N 个计算设备在自己的内存中分别计算自己所获得数据的模型梯度；使用分布式计算的All-reduce操作，在所有 GPU 间高效交换梯度数据并进行求和，使得最终每个设备都有了所有设备的梯度之和；使用梯度求和的结果更新各个 GPU 中的模型权重；因为该策略是同步的，所以只有当所有设备均更新模型后，才进入下一轮训练。
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error的博客
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路由策略3_Distribute-list6(在双点双向重分发中的应用)
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CMake Error at /opt/bstos/2.2.2.4/sysroots/aarch64-bst-linux/opt/ros/melodic/share/catkin/cmake/safe_execute_process.cmake:11 (message):
08-17
"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] ...
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10-15
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你是一位资深的网络工程师及网络安全专家。 现在需要你配置一个OSPF网络，这个网络中存在多个OSPF区域，每个区域的OSPF均不能互访。 网络参数如下： 第一个OSPF区域，网络规划： sw1：LoopBack 0 接口[2.2.2.2]设备为H3C，型号：F1060 sw2:LoopBack 0 接口[3.3.3.3]设备为H3C，型号：F1060 sw3:LoopBack 0 接口[1.1.1.1]设备为H3C，型号：F1060 上述均属于area 0 区域，并且可以互相访问 第二个OSPF区域，网络规划： sw4:LoopBack 0 接口[1.1.1.1]设备为H3C，型号：F1060 sw5:LoopBack 0 接口[2.2.2.2]设备为H3C，型号：S6850 上述均属于area 0 区域，并且可以互相访问 sw6:LoopBack 0 接口[3.3.3.3]设备为H3C，型号：S6850 sw7:LoopBack 0 接口[4.4.4.4]设备为H3C，型号：S6850 sw8:LoopBack 0 接口[5.5.5.5]设备为H3C，型号：S6850 上述均属于area 1 区域，并且可以互相访问 其中sw4与sw1、sw2物理接口地址网络互通，并且SW1、SW2是SW4的默认出口路由。 要求1：第一个OSPF与第二个OSPF区域，不能通过OSPF报文，不能互相学习OSPF报文。 请根据上述已知条件，进行扩展配置，需要符合设备配置要求。 请写出所有配置命令，每条完整的命令需要注释命令的含义。
03-18
或者使用路由过滤，比如在ABR上配置distribute-list或prefix-list来阻止特定区域的路由被传递。 但是，OSPF要求非骨干区域必须连接到骨干区域，否则无法正常通信。如果area 1没有连接到area 0，可能违反OSPF的设计...
六大目标检测算法
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识别图片中有哪些物体以及物体的位置（坐标位置）在python开发中，我们可能会遇到一种情况，就是当前的项目依赖的是某一个版本，但是另一个项目依赖的是另一个版本，这样就会造成依赖冲突，而virtualenv就是解决这种情况的，virtualenv通过创建一个虚拟化的python运行环境，将我们所需的依赖安装进去的，不同项目之间相互不干扰，
java基础知识总结
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【GPT入门】第49课 LlamaFacotory 训练千问
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避坑经验：发现先安装vllm后安装LlamaFactory有依赖冲突，改为先安装LlamaFacotory后安装vllm。直接安装 2.2.0，这个安装有点久，耐心等。合并原模型与lora训练结果。autodl的学术加速。训练后，目录结构与大小。
数据预处理数据清洗准备篇-------pandas库的缺失值处理方法
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Selenium使用指南
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疏老师-python训练营-Day53 对抗生成网络
最新发布
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Huggingface-Qwen2源码解读
Jeremy程序员
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本文记录了基于HuggingFace Transformers最新master分支对Qwen2模型的学习过程。主要内容包括：1) 开发环境搭建（Python 3.11、PyTorch CPU版）；2) 模型测试代码实现，通过调参创建轻量级配置；3) 核心架构分析，包括分词编码、DecoderLayer处理流程（RMSNorm归一化、自注意力机制、前馈网络）和分组查询注意力机制；4) Qwen2的三大优化点：RMSNorm计算优化、RoPE位置编码和GQA注意力机制；5) 开发中遇到的版本依赖问题及解决方法。
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