yuer5531的博客

这里写自定义目录标题CUDA和cuDNN安装版本对应CUDA 11.5安装cuDNN安装CUDA和cuDNN安装版本对应首先第一步是确定TensorFlow支持哪个版本的CUDA和cuDNN，通过以下链接查看：https://tensorflow.google.cn/install/source稳定运行的版本对应如下：CUDA 11.5安装打开链接https://developer.nvidia.com/cuda-downloads选择相应的版本下载安装：https://develop

https://anaconda.org/conda-forge/dlibconda install -c conda-forge dlib

import threadingimport timeclass Singleton(object): """ 用于创建单例模式的基类，需要单例的类只需继承此类即可 """ # 加锁，保证线程安全 _instance_lock = threading.Lock() def __new__(cls, *args, **kwargs): if not hasattr(cls, "_instance"): with

我们python项目里不同的环境使用不同的配置文件，例如其中dev-开发环境pro-生产环境test-测试环境…通过configparser.ConfigParser读取相应的配置配置环境变量vim ~/.bashrc添加一行配置export ENV_CONFIG=pro# export ENV_CONFIG=test代码读取环境变量通过os.environ读取参数配置import os# 如果读取不到配置，则返回默认值devconfig_name = os.e

1、封装工具类工具类使用单例模式，自动初始化Elasticsearch实例，并提供一系列方法，如：search、count、get、index、bulk、scroll等import threadingfrom elasticsearch import Elasticsearchclass ESClient(object): """ elasticsearch客户端工具类 """ # 加锁，保证单例模式的线程安全 _instance_lock = thre

try: es_scroll_size = 1000 with Elasticsearch( [self.hosts], # 连接集群，以列表的形式存放各节点的IP地址 sniff_on_start=True, # 连接前测试 sniff_on_connection_fail...

import jsonimport pandas as pddic1 = {'name': '小刘', 'age': 23}dic2 = {'name': '小王', 'age': 24}dic3 = {'name': '小张', 'age': 25}dic4 = {'name': '小李', 'age': 26}lst = [dic1, dic2, dic3, dic4]print("lst", type(lst), lst)# 将list转化为json字符串jn = json.du

ubuntu服务器使用anaconda部署python项目下载并安装anaconda3下载安装创建虚拟环境项目打包上传导出依赖包名称和版本号服务端下载第三方包将项目打包上传至指定目录并运行问题1：项目内部的自定义包找不到ModuleNotFoundError下载并安装anaconda3下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/注意下载的版本，尽量与本地开发环境保持一致，我这里选择一个最新的安装将Anaconda3-2020.