12.3作业

博客内容涉及基本的程序流程控制,包括条件判断和循环结构。首先定义并初始化整型变量n和i,然后通过判断执行不同的操作,如变量n的递增和输出。此外,还提及了一个涉及长整型变量n、i、k、j、p和sum的计算过程,可能涉及到数值计算或算法实现。

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3.20

文字描述:

1,定义int n=0,i;

2,将0的值赋予i;

3,判断i<3,若满足则转第4步,否则转第6步;

4,判断n++;

5,case o:,case 1:,case 2,case 3:输出n++;

6,i++;

7,结束。

                                                                         流程图

 

 4.5

文字描述:

1,定义long n,i,k,j,p,sum;

2,将2的值赋予n;

3,判断n<=10,

4,k=n*n*n;

5,将1的值赋予i;

6,判断i<k/2;

7,将1的值赋予j;

8,

                                                                 流程图

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

### 如何在 Windows 11 上安装 CUDA 12.3 #### 显卡驱动和 CUDA 版本确认 为了确保能够顺利安装 CUDA 12.3,首先需要通过命令行工具 `nvidia-smi` 来检查当前显卡驱动版本以及支持的 CUDA 版本。具体操作方法是在运行窗口中输入 `cmd` 打开命令提示符,随后执行以下命令来获取相关信息: ```bash nvidia-smi ``` 如果结果显示支持 CUDA 的最高版本为 12.3,则可以继续下一步骤[^1]。 #### 下载 CUDA 工具包 访问 NVIDIA 官方网站上的 CUDA Toolkit Archive 页面 (https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive),从中选择适合的操作系统(Windows 11)、架构(通常是 x86_64 或 AMD64),以及其他必要参数如版本号(此处应选择 12.3.0)。点击对应条目下的下载按钮以保存安装文件到本地计算机上[^2]。 #### 开始安装过程 双击已下载好的 `.exe` 文件启动安装向导界面;当询问是否修改默认目标目录时可以选择保留原设置而不做任何改动以便于后续管理维护工作更加简便高效。对于那些尚未配置好开发环境比如缺少 Visual Studio 支持的情况来说推荐采用“Custom(自定义)”模式来进行更精细地控制哪些功能模块会被实际部署下去——这样不仅可以节省磁盘空间还能避免不必要的依赖冲突问题发生。 完成上述准备工作之后进入具体的组件挑选环节:一般情况下只需要保留 Base Installer 和 cuDNN Library(dlls)这两项基本服务就够了其余均可视项目需求灵活增减调整。 最后一步就是耐心等候整个流程结束直至屏幕显示 “Installation Complete!” 提示字样为止。 #### 验证安装成果 可以通过两种方式检验刚刚完成的工作效果如何: - **方法一**:前往 `%PROGRAMFILES%\NVIDIA CORPORATION\NVCC\BIN` 查找是否存在名为 `nvcc.exe` 的应用程序; - **方法二**:再次回到 DOS 窗口里键入下面这条指令观察返回值里面有没有提到 Release vesion 是不是正好等于我们之前指定的那个数值即 `release 12.3, V...` 样式的字符串表示形式。 ```bash nvcc -V ``` 以上便是完整的基于最新版操作系统之上构建起高性能计算框架所需经历的主要阶段概述说明文档。 #### PyTorch 配置与测试 另外值得注意的一点是如果你计划利用刚搭建完毕的新平台去跑一些深度学习方面的实验案例的话那么可能还需要额外引入像 PyTorch 这样的第三方库资源配合使用才行。此时建议依照官方给出的标准脚本来实现自动化装配作业从而最大程度减少人为干预带来的潜在风险隐患。例如针对本文开头所提及的目标组合关系可以直接复制粘贴如下所示片段至 Anaconda Prompt 中一键搞定所有关联事项处理任务: ```bash conda install pytorch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia ``` 完成后可通过简单几行 Python 脚本快速验证其可用状态: ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) print(torch.version.cuda) ```
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