机械智能化自动化制造

尽管自动化可能导致某些低技能岗位减少,但先进制造业如航母、大飞机等仍需要大量高技能劳动力。中国当前面临的是劳动力结构性失衡问题,表现为低技能劳动力过剩和高技能人才短缺。推广职业教育旨在解决这一问题,以适应高复杂度、高集成度的制造业需求。

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二、关于智能化自动化以后对于工人需求降低的问题。自动化不是先进制造业的全部。先进制造业还有着高复杂度、高集成度、高技术和资本密集度的特征。航母、大飞机、航空航天、芯片、汽车,哪一个不是带动了几百上千条供应链,创造了成千上万个就业岗位?你一个生产玩具娃娃的工厂就算全自动化又能消灭几个就业岗位?中国现在面临的问题是经济快速崛起导致的劳动力结构性失衡,一方面低技能劳动力供给过剩,另一方面高技能劳动力严重短缺,推行职高教育就是为了解决这个问题。



作者:山顶洞人
链接:https://www.zhihu.com/question/476199339/answer/2044787866
来源:知乎
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<think>好的,用户想知道Python运行代码时默认使用的是CPU还是GPU。我需要先回忆一下相关知识,并结合提供的参考资料来组织答案。 首先,Python本身作为解释型语言,默认是运行CPU上的。大部分标准库比如NumPy、Pandas等,都是针对CPU优化的。不过用户提到的深度学习框架如TensorFlow或PyTorch,可能会有不同的情况。根据引用[3],这些库可以自动检测GPU并使用,但需要正确配置环境安装GPU版本的库。比如,TensorFlow如果在有CUDA的环境中安装GPU版本,可能会默认使用GPU,但这也可能取决于版本配置。另外,引用[1][2]中提到用户可能需要手动指定使用CPUGPU,比如通过环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来控制。这说明默认情况下,如果有GPU且配置正确,某些库可能会优先使用GPU,但并不是所有情况都是如此。 接下来需要分点说明:标准库默认使用CPU,科学计算库可能需要额外配置,深度学习框架可能自动检测GPU。同时要提到如何控制资源使用,如强制使用CPU或限制GPU。最后生成相关问题,比如如何检查是否在使用GPU,如何强制使用CPU,性能优化方法等。注意引用对应的参考资料,比如引用[3]提到使用特定库来利用GPU,引用[2]提到限制CPUGPU的方法。 需要确保回答结构清晰,先总述默认情况,再分不同库的情况讨论,最后给出控制方法,并附上相关问题。同时使用正确的LaTeX格式,虽然问题中可能涉及较少数学公式,但如果有的话要正确应用。</think>Python代码运行时默认使用的硬件资源取决于代码涉及的库配置: 1. **标准Python环境默认使用CPU** - 原生Python解释器基础库(如`random`、`math``)仅支持CPU计算。 - 科学计算库(如NumPy、Pandas)默认也使用CPU,但可通过GPU加速版本(如CuPy)改造[^3]。 2. **深度学习框架的默认行为** - TensorFlow/PyTorch在有GPU的环境下会自动优先使用GPU(需安装GPU版本库CUDA驱动)。 - 例如TensorFlow检测到GPU时,张量运算默认在GPU执行,但可通过代码强制指定设备: ```python with tf.device('/CPU:0'): # 显式指定CPU # 代码块 ``` 3. **硬件控制方法** - **强制使用CPU**:添加环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES=""`(禁用GPU)[^2] - **限制CPU核心数**:通过`os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "4"`控制并行线程[^2] $$ \text{计算性能对比:GPU} \gg \text{CPU(适用于高并行任务)} $$
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