# Example log file: logs/log_rank_0.log, logs/log_rank_1.log, etc. # python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 test_data.py init_process_group(backend="nccl") rank = dist.get_rank() os.makedirs("logs", exist_ok=True) log_file = os.path.join("logs", f"log_ran...
在Python中，我们可以使用pymongo库来进行MongoDB的连接和操作。具体代码如下：```pythonfrom pymongo import MongoClientclient = MongoClient('localhost', 27017)db = client['university']collection = db['ARWU']data = {'rank': '1', 'name': 'Harvard University', 'region': 'USA', 'score': '100...
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-QsRlhoyY-1681961425704)(https://gitcode.net/apachecn/apachecn-cv-zh/-/raw/master/docs/handson-imgproc-py/img/ad15e7a2-2613-449f-a932-93a20c55063d.png)] 使用skimage.filters.rank中的maximum()和minimum()功能,实现灰度...
topK=20, withWeight=False) #TexTRank keywords = analyse.textrank(content, topK=10, withWeight=...
importtorchimporttorch.distributedasdist# 初始化进程组dist.init_process_group(backend='nccl')# 获取当前 GPU 的标识rank=dist.get_rank()device=torch.device(f'cuda:{rank}')# 创建一个张量并初始化tensor=torch.ones(2).to(device)*rank# 显示原始张量print(f'原始张量 (rank:{rank}):{tensor}')#...
我们从stats模块中导入beta分布,并使用别名beta_dist创建一个方便的概率密度函数: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 from scipy.stats import beta as beta_dist beta_pdf = beta_dist.pdf 接下来,我们需要计算在先验信念分布下,成功率至少为 33%的概率。为此,我们使用 SciPy 的 integrate 模块中的...
dist = rng.random(size=1000) 为了显示我们生成的数字的分布,我们绘制了数据的直方图: fig, ax = plt.subplots() ax.hist(dist) ax.set_title("Histogram of random numbers") ax.set_xlabel("Value") ax.set_ylabel("Density") 生成的图表显示在图 4.1中。正如我们所看到的,数据大致均匀地分布在整个范...
打开dist文件夹里面的exampe.csv文件,放进你想要展示的数据,再用浏览器打开bargraph.html网页,就可以实现动态效果了。 下面,我们稍微再说详细一点,实现这种效果的关键点是要有数据。观察一下上面的作品可以看到,横向柱状图中的数据要满足两个条件:一是要有多个对比的对象,二是要在时间上连续。这样才可以做出动态效果...
1 >>> import sys 2 >>> sys.path 3 ['', '/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/setuptools-18.1-py3.5.egg', '/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/pip-7.1.0-py3.5.egg', '/usr/lib/python35.zip', '/usr/lib/python3.5', '/usr/lib/python3.5/plat-x86_64-linux-gnu', '/usr...
1# python代码：杀人和距离的关系 2import math 3defget_dist(df):#距离函数 4 dist = [] 5for row in df.itertuples(): 6 subset = (row.killer_position_x - row.victim_position_x)**2 + (row.killer_position_y - row.victim_position_y)**2 7if subset > 0: 8 dist.append(...