importcpuinfodefget_cpu_model():cpu_info=cpuinfo.get_cpu_info()cpu_model=cpu_info['brand_raw']returncpu_modelprint(get_cpu_model()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 上述代码会输出当前系统的 CPU 型号。cpuinfo.get_cpu_info()函数返回一个包含 CPU 信息的字典,我们可以使用键来获取 CPU 的型号。
importpsutildefget_cpu_model():returnpsutil.cpu_info()[0]['model name']cpu_model=get_cpu_model()print(f"CPU型号:{cpu_model}") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 在上述代码中,psutil.cpu_info()函数返回一个包含CPU信息的列表,我们可以通过索引获取相关信息。运行代码后,我们可以在控制台上看到输出的...
[root@sheng ~]# cat /proc/cpuinfo processor : 0 vendor_id : GenuineIntel cpu family : 6 model : 63 model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 v3 @ 2.50GHz stepping : 2 microcode : 0x1 cpu MHz : 2494.224 cache size : 30720 KB physical id : 0 siblings : 1 core id : 0 cpu...
: '12.2(55)SE12', 'CPU': 36.3, 'Model': 'WS-C3750E-48PD-S'} >>> dict.get('Vendor') 'Cisco' >>> dict.get('CPU) 36.3 2.3.5 布尔类型(Boolean 布尔类型用来判断是否成立,布尔值只有: True和False,如果条件成立,返回True,如果条件不成立,则返回False。布尔值的首字母必须为大写,true...
1#CPU路由处理2@resource.route('/GetCpuResource',methods=['POST'])3defGetCpuResource():4'''接收来自linux上传的数据'''5query =request.get_json()6hostname = query["hostname"]7logic_cpu = query["logic_cpu"]8physical_cpu = query["physical_cpu"]9cpu_cores = query["cpu_cores"]10cpu_...
cpu_model=cpu.Name data["cpu_count"]=len(cpu_lists)data["cpu_model"]=cpu_model data["cpu_core_count"]=cpu_core_countreturndata defget_ram_info(self):data=[]ram_collections=self.wmi_service_connector.ExecQuery("Select * from Win32_PhysicalMemory")foriteminram_collections:item_data={}#...
cpu_core_count+=cpu.NumberOfCores cpu_model= cpu_lists[0].Name#CPU型号(所有的CPU型号都是一样的)data["cpu_count"] = len(cpu_lists)#CPU个数data["cpu_model"] =cpu_model data["cpu_core_count"] = cpu_core_count#CPU总的核数returndatadefget_ram_info(self):"""收集内存信息 ...
text) if __name__ == '__main__': while True: exec_cmd() httpPost(cpu_data) time.sleep(3600) Part2:接收端 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #CPU路由处理 @resource.route('/GetCpuResource',methods=['POST']) def GetCpuResource(): '''接收来自linux上传的数据''' ...
Model import time from mindspore.train.callback import LossMonitor def get_data(num, w=2.0, b=4.0, c=3.0): #数据生成函数 for _ in range(num): x = np.random.uniform(-1, 1) noise = np.random.normal(0, 1) y = w * x ** 2 + b * x + c + noise # 返回参数的时候压缩在...
为了大家能够对人工智能常用的 Python 库有一个初步的了解,以选择能够满足自己需求的库进行学习,对目前较为常见的人工智能库进行简要全面的介绍。 1、Numpy NumPy(Numerical Python)是Python的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供...