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回复总数  1061
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@chenchengbin 当然不会,golang 的字符串本质上就不是一个纯值类型。
更新后,浏览器的缓存数据丢失了,或者发生了重大改变,原有缓存不兼容了(概率极小)。
直接硬盘对拷快的很,如果你的新硬盘更大,直接复制硬盘所有扇区,顺序全部读/写一次不会超过 1 小时(500MB-1GB/s 左右的的顺序读写速度)
每个操作系统都有自己原生的多进程通讯模式,将你的 java/python 搞成多进程架构就行,Java 这边做主进程,负责管理和分发任务给 python 这边。python 是一定需要虚拟机的,不用虚拟机的 python 基本上啥也干不了,没几个库兼容,所以就将环境全部打包进入好了。
这种问题,建议你去问 ChatGPT, 100%能告诉你答案
没想到有什么特别影响体验的地方,我现在除了.NET ,其它编程语言的代码统一都用 vscode 搞,all in one, 不同的编程语言用不同配置文件和插件,然后配合 Copilot, 感觉很好,实在有不舒服的地方,就自己用 ts 搞插件增强一下。主要还是 vscode 的远程工具实在太强大了,还在一直增强,我现在用它来显示 Linux 的远程 UI 图像。
2023-12-22 14:28:50 +08:00
回复了 wkong 创建的主题 程序员 个人觉得 Go 的 error 设计的非常好,为什么还那么多人吐槽?
@yannxia 你这个算是客观的评价,所以我感觉 go 真的只适合做中间件,用来写业务,怎么都是难受,用 go 写过 2 个 web 项目后,感觉 sprint/asp.net core/Koa 写起来舒服得多。如果未来要有好的业务应用程序开发体验,只能和它最初的哲学原则越来越背离。
2023-12-22 11:38:13 +08:00
回复了 wkong 创建的主题 程序员 个人觉得 Go 的 error 设计的非常好,为什么还那么多人吐槽?
go 这种异常设计,就是没有设计,最原始的 C 就是这种模样。go 的 整个设计是简陋而不是简洁,随着需求的增大,go 一定会变成和 C++一样难看。
2023-12-21 18:05:07 +08:00
回复了 xinmans 创建的主题 Visual Studio Code vscode 开发 Python 程序有哪些最佳实践
没什么最佳实践,vscode 远程 ssh 直接开撸。目前完全没遇到难受的地方。不做 web 开放,vscode 我用起来是比 pycharm 舒服。
2023-12-21 16:20:54 +08:00
回复了 wld 创建的主题 程序员 如何实现业务数据的实时响应
不要打算搞实时统计,做日结&周结&月结&年节,如果需要细化,就继续细分时间段。然后用计划任务来调度。看看银行怎么搞得,各个银行的账单系统都不是实时的。除非你的系统没几个人,实时统计最终会搞挂掉你的数据库。
2023-12-21 16:14:58 +08:00
回复了 weijancc 创建的主题 Visual Studio Code 求助: VS Code 恢复 WCO 设置投票
没搞懂那些场景下,需要使用 vscode 的调试控制台。用这个调试扩展程序吗?
CHAR(36 ),我们一般也是用这个类型,不过 id 并不在程序中 uuid(), 如果用 uuid()函数来生成,那和使用 int/long 就没啥差别了。一般都是在程序中生成。你这样做也没啥问题。内置的 uuid 生成的也是有序的,如果在程序中生成,也要注意生成值需要自动增长。
你可以解压后看看对比一下 2 个文件。
style 很多时候占用的空间,比数据本身还多,如果没有任何 style, xlsx 文件内部的 xml 这种纯文本压缩后,不会被 txt 大多少,如果实在追求极致的文件大小,cvs 并压缩,应该是是最小的。
格式问题,datagrip 可能内部去掉了单元格的 style.
输出张量:
[
[0.23729032]
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[0.1216919 ]
[0.574163 ]
[0.5093746 ]
[0.40847316]
[0.32745278]
[0.3172678 ]
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]
cupy-cuda117 我也试过,其它环境都和你的一样,只有显卡和驱动版本和型号同你的不一致。

NVIDIA-SMI 470.161.03 Driver Version: 470.161.03 CUDA Version: 11.4
感觉你可能需要更详细的用 conda list 获取所有包的详细版本和签名(或者用 conda-lock),然后获取你的硬件信息(主要是 GPU 相关的,驱动版本和 CUDA 版本),并提供一个复现的的 github 仓库地址,然后发给 pytorch 官方,让它们的人去找找原因。
@111qqz 抱歉,我无法复现你的问题,我在 3090/4090 都无法复现此问题,我手头暂时没有 H100/A100 的卡。不同机器上的结果竟然都不一致。但是调换后引用后的值,并不会有变化。可能是底层 CUDA 的 A100/H100 的底层模块不同导致的?你还有其它同事有其它型号的型卡吗? 或者切换以下版本。我用的 cupy-cuda111.
[[0.23727967]
[0.8440665 ]
[0.5425058 ]
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[0.12167222]
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@111qqz 库的版本信息呢?
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