回答:Linux系統(tǒng)訂閱服務(wù) CLS可在第一時(shí)間獲得BC-Linux操作系統(tǒng)的補(bǔ)丁、漏洞修復(fù)、更新、升級(jí)的推送,和國(guó)外同等級(jí)別商業(yè)操系統(tǒng)比較,價(jià)格也很占優(yōu)勢(shì),還支持國(guó)產(chǎn)的軟硬件,5年內(nèi)都可以使用。
...使用函數(shù)裝飾器實(shí)現(xiàn)單例 以下是實(shí)現(xiàn)代碼: def singleton(cls): _instance = {} def inner(): if cls not in _instance: _instance[cls] = cls() return _instance[cls] return inner ...
...變量上 class Singleton(object): _instance = None def __new__(cls, *args): if not isinstance(cls._instance, cls): cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args) ...
本文旨在澄清 python 里 __new__ vs __init__ 和 cls vs self 的概念。 很多初學(xué)者會(huì)困擾,python的魔法函數(shù) __new__ 有啥用? 跟__init__有啥區(qū)別? 為什么有的函數(shù)第一個(gè)輸入變量是self, 有的卻是cls? 這有啥區(qū)別? 好,廢話(huà)不多說(shuō),...
...碼如下: class Singleton(object): _instance = None def __new__(cls, *args, **kw): if not cls._instance: cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kw) ...
...如下: class Singleton(object): _instance = None def __new__(cls, *args, **kwargs): if not cls._instance: cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kwarg...
...__new__()方法 class Singleton(): is_instance = None def __new__(cls): if not cls.is_instance: cls.is_instance = super().__new__(cls) return cls.is_instance ...
1、__ new__, __ init__, __ call__ __ new__(cls, *args, **kwargs) 創(chuàng)建對(duì)象時(shí)調(diào)用,返回當(dāng)前對(duì)象的一個(gè)實(shí)例;注意:這里的第一個(gè)參數(shù)是cls即class本身 __ init__(self, *args, **kwargs) 創(chuàng)建完對(duì)象后調(diào)用,對(duì)當(dāng)前對(duì)象的實(shí)例的一些初始化,無(wú)返回值...
...方式1:使用修飾器 使用函數(shù)定義裝飾器 def singletons(cls): 定義一個(gè)單例裝飾器,使用dict保存定義好的實(shí)體,key為class的地址而不是名字,這樣同名類(lèi)也不會(huì)沖突 instances = {} def wrapper(*args, **kwargs): i...
...如下: class Singleton(object): __instance = None def __new__(cls, *args, **kw): if not cls.__instance: cls.__instance = super().__new__(cls, *args, **kw) return ...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說(shuō)合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...