Python学习(十一):几个练习题,以及print的注意事项

本文是Python学习系列的第十一讲,主要介绍几个练习题目,包括理解`print`函数的参数`sep`和`end`的用法,并展示了两种打印九九乘法表的方法。此外,还提出了一个鸡兔同笼问题的变种,探讨如何通过约束条件求解。

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Python学习(十一):几个练习题

这是我关于Python学习的第十一篇博客,加油!

  1. print,print(values,sep,end,file,flush)
    其中,sep指的是打印的各元素用什么隔开(默认为空格‘\t’),end指的是打印的这一行末尾是什么(默认为换行符’\n’),我们可以设定Sep与end的值
print(1,2,3)
print('abc')
'''
1 2 3
abc
'''

设定sep的值时

print(1,2,3,sep='*')
print('abc')
'''
1*2*3
abc
'''

设定end的值时

print(1,2,3,end='*')
print('abc')#1 2 3*abc

打出九九乘法表
方法一:

for i in range(1,10):
    string = ''
    for j in range(1,i+1):
        string
### 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能够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数量,但由于采用了先进的制程技术和高效的电源管理系统,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,在数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") ```
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