html_25表单中的下拉列表

什么是下拉列表,废话不多说,我们先来看看它的真容吧:)

记住:一定不要忘记给select标签写上name属性,否则服务器无法接收到数据哦!

u=3269754682,2738395814&fm=173&app=49&f=JPEG?w=551&h=62&access=215967316uploading.4e448015.gif转存失败重新上传取消

那!要是我们想让用户一下选择多个选项可不可以了?

当然可以!我们只要给select标签写上multiple属性就好。

当列表的选项很多时,我们可以通过select标签的size属性来控制显示选项的数量。例如,这里我们只想让下拉列表显示3个选项。

我们还可以通过在select标签内嵌套optgroup标签来对下拉列表进行分组,即对option标签进行分组。

分好的每一个小组,又通过给optgroup标签设置label属性来命名。

最后,着重提醒一点,如果允许用户选择多项提交的话,select的name属性值一定要加上中括号,方便后端程序接收到多项数据!

### H20 算力优化及性能指标分析 #### INT8 和 FP16 的性能提升 英伟达H20在INT8和FP16精度下的表现尤为突出,其设计旨在最大化推理效率并降低延迟。相比前代产品,H20通过架构改进实现了更高的吞吐量,在INT8模式下提供了显著增强的TOPS(Tera Operations Per Second),而在FP16模式下则提升了TFLOPS(Tera Floating-point Operations Per Second)。这种优化使得H20成为机器学习模型部署的理想选择[^2]。 #### FLOPS 性能对比 就FLOPS而言,H20相较于前一代GPU有明显进步。具体来说,它不仅提高了单精度浮点运算能力(FP32),还大幅增强了混合精度计算的支持力度,这对于需要高精度与高效能平衡的应用场景尤为重要。此外,借助Tensor Core的新特性,H20能在特定工作负载中实现更高倍率的速度增益。 #### 功耗管理与 TDP 设计 功耗方面,尽管H20拥有更强悍的处理能力和更大的晶体管量,但由于采用了先进的制程技术和高效的源管理系统,整体能耗得到了有效控制。对于GB300、B300以及HGX平台上的配置版本,各自的热设计功率(TDP)均经过精心调整以适应不同的应用场景需求。例如,在据中心环境中运行时,即使面对极高负荷的任务也能保持稳定而持久的表现。 #### 前代产品的比较 当我们将目光投向前几代NVIDIA GPU时可以发现,无论是从原始算力还是实际应用效能来看,H20都树立了一个新的标杆。特别是在针对AI训练和推理任务进行了专门调优之后,无论是在每瓦特性能还是单位面积内的计算密度上都有所突破。这表明相对于早期型号如V100或A100等,新一代硬件已经迈入了一个全新阶段——即更加注重可持续发展的同时追求极致性能。 ```python # 示例代码展示如何查询 NVIDIA GPU 的基本规格信息 (伪代码) import nvidia_smi nvidia_smi.nvmlInit() handle = nvidia_smi.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) info = nvidia_smi.nvmlDeviceGetPowerUsage(handle) print(f"Current Power Usage: {info / 1000} W") ```
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

L蓝镜J

你的你鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值