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Lists won't change with Ray parallel python

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问题 My issue is that if I reassign an item in a list such that the reassignment happens during a parallel process, then after the parallel processes are finished, the change reverts back to its original state. In the below example- greatly simplified for ease of understanding-, I have a function that changes the list element NoZeros[0] to "chicken" and a second function that changes NoZeros[1] to "sandwich". I even put "global" in the second function just to demonstrate that this isn't a local vs

如何更快地渲染？深入了解3D渲染性能的指南！（6）

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外部因素：优化场景之外的所有内容优化内部设置和3D场景的复杂性只是方程式的一部分。有时，您的场景已经进行了充分的优化，或者您根本无法对场景进行任何更改，因为您只负责渲染，也可以不冒险对场景进行深入的更改而没有进行任何更改被批准。您可以做很多事情来加快渲染速度，这些事情可以在3D场景之外进行控制，尽管有时以下选项确实需要在场景中进行一些小准备，然后才能发挥其全部潜力：渲染通道和合成让我们从渲染通道开始。我们都在某种程度上使用了它们，我们在本文的AOV部分中很快介绍了它们，因为它们确实有时会降低性能。但是，通常，使用renderpass可以节省更多时间（如果使用正确）。渲染通道不仅仅用于输出一些额外的图像信息，例如深度或对象或拼图遮罩。正确使用时，可以将它们与comp组合使用。 Render Engine的Beauty Pass是默认输出的标准最终RGBA图像，它是内部由多个Renderpass组成的图像，例如Diffuse Pass，GI Pass，Light Pass，Shadow Pass，AO Pass，反射，折射…… 可以将这些通行证相加或相乘，以重制最终的通行证。您可能已经猜到了：将其与一些Puzzle或Crypto-Mattes结合使用可以选择您的单个对象，并且您拥有一个非常强大的工具来更改comp的场景，而无需在其中重新渲染另一帧。您拍摄的3D软件

Obtaining different set of configs across multiple calls in ray tune

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问题 I am trying to make my code reproducible. I have already added np.random.seed(...) and random.seed(...), and at the moment I am not using pytorch or tf, therefore no scheduler or searcher can introduce any random issue. The set of configs produced with the above code should be always the same across multiple calls. However, it is not the case. Can anyone help with this? Thank you! Here the code: import ray from ray import tune import random import numpy as np def training_function(config,

英文词汇桌面技术支持中的专业英语单词及其缩写

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桌面技术支持中，会阅读相关的设备说明书。对于说明书中经常出现的缩写形式的专业名词，做了一些积累。现于此博文中做个简单的分享，希望能对后来人有所帮助，平稳地入门桌面技术支持。注：博文内容仅可用于参考，遇到分歧时，还需请教专业人士！ A 序号英文缩写英文 1 A ampere 2 AC Alternating Current 3 ADSL Asymmetric Digital Subscriber Line 4 AVS Audio Video coding Standard B 序号英文缩写英文 1 BIOS Basic Input Output System C 序号英文缩写英文 1 CD Compact Disk 2 CEL China Energy Label 3 CM Cable Modem 4 COM cluster communication port 5 CR2032 CR2032 Lithium button cell 6 CRT Cathode Ray Tube 7 CVBS Composite Video Broadcast Signal D 序号英文缩写英文 1 DC direct current 2 DNS Domain Name System 3 DOCSIS Data Over Cable Service Interface

python 大数据学习遇到的问题，及解决方法。

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python 大数据学习遇到的问题，及解决方法。参考文章：（1）python 大数据学习遇到的问题，及解决方法。（2）https://www.cnblogs.com/Ray-Lei/p/9630036.html 备忘一下。来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4437974/blog/4898065

【从零开始搭建自己的.NET Core Api框架】（一）创建项目并集成swagger：1.2 swagger的高级应用

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系列目录一 . 创建项目并集成swagger 　　 1.1 创建　　 1.2 完善二. 搭建项目整体架构三. 集成轻量级ORM框架——SqlSugar 　　 3.1 搭建环境　　 3.2 实战篇：利用SqlSugar快速实现CRUD 　　 3.3 生成实体类四. 集成JWT授权验证前一章我们在项目中初步集成了swagger插件，但是还有一些问题需要解决，所以这一章要做的，就是完善swagger的相关设置。 1. 设置swagger ui页面为启动页在前一章的末尾，我们通过在域名后面输入/swagger后，成功访问到swagger ui页，但是我们发现每次运行项目，都会默认访问api/values这个接口，我想要将启动页设为swagger（或者是你画好的任一个html页），那应该怎么设置呢？位置就在Properties下的launchSettings.json文件里，只要将profiles下的launchUrl改成你需要的地址就可以当然，文件里还有其他一些基本设置，比如端口设置，就不一一说了。 2. 注释问题 swagger很重要的一个功能，就是将我们接口的注释信息和参数（包括实体类）的注释信息显示到页面上。现在我们分别将控制器、函数和参数添加相应的注释（添加方式是在类或函数的上一行敲三下“/”） F5运行，发现swagger ui上并没有将它们显示出来

在Window10系统中安装Pandas并行加速库Modin的流程及效果测试

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目录安装动机 Modin库简介安装流程 1. 在Windows设置中调整设置 2. 在Windows应用商店中下载Ubuntu 3. 配置Ubuntu 4. 安装Modin库先说说我的安装方法接下来说说官方的方案： Modin库性能测试 read_csv 测试 fill_na 测试总结鸣谢安装动机最近在用Pandas处理一些大数据集时明显感受到了Pandas的缺陷：只能使用CPU的一个核心来计算，对于我新买的8核16线程的机子来说，有大量资源都被浪费了。本着加速Pandas运行的动机，上网搜索了很多能充分利用本地CPU资源的措施，但是看了一些诸如 threading , multiprocessing 之类的库，还是感觉环境的部署有些难以理解，其中的运用也有一些限制（比如自定义函数必须有返回值），对于像我这样非CS专业背景的人来说还是不够友好。最终发现了这个号称能够实现一行代码加速Pandas运行的 Modin 库（事实上也确实如此），鼓捣了一整天之后终于成功实现了Pandas的充分并行加速。虽然使用起来非常方便，但在安装过程中走了不少弯路，网上也没有非常明确的信息指导安装，因此写下这篇文章，以免后来者再重蹈覆辙。 Modin库简介 Modin 是加州大学伯克利分校 RISELab 的一个早期项目，旨在促进分布式计算在数据科学领域的应用。它是一个多进程的数据帧

Launching a simple python script on an AWS ray cluster with docker

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问题 I am finding it incredibly difficult to follow rays guidelines to running a docker image on a ray cluster in order to execute a python script. I am finding a lack of simple working examples. So I have the simplest docker file: FROM rayproject/ray WORKDIR /usr/src/app COPY . . CMD ["step_1.py"] ENTRYPOINT ["python3"] I use this to create can image and push this to docker hub. ("myimage" is just an example) docker build -t myimage . docker push myimage "step_1.py" just prints hello every second

人物-发明家-特斯拉：尼古拉·特斯拉

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ylbtech-人物-发明家-特斯拉：尼古拉·特斯拉尼古拉·特斯拉（Nikola Tesla，1856年7月10日~1943年1月7日），塞尔维亚裔美籍发明家、机械工程师、电气工程师。他被认为是电力商业化的重要推动者之一，并因主持设计了现代交流电系统而最为人知。在迈克尔·法拉第发现的电磁场理论的基础上，特斯拉在电磁场领域有着多项革命性的发明。他的多项相关专利以及电磁学的理论研究工作是现代的无线通信和无线电的基石。 1. 返回顶部 1、中文名：尼古拉·特斯拉外文名：Nikola Tesla、 Никола Тесла 别名：尼科·特斯拉（Niko Tesla）国籍：奥匈帝国（后移民美国）民族：塞尔维亚族（南斯拉夫人）出生地：克罗地亚出生日期：1856年7月10日逝世日期：1943年1月7日职业：发明家、机械工程师、电气工程师毕业院校：格拉茨理工大学（实际未毕业）信仰：塞尔维亚东正教主要成就：交流电系统、无线电系统、无线电能传输、雷达、放大发射机代表作品：《My Inventions》《The Dynamic Theory of Gravity》目录 1 人物生平 ▪ 早期发展 ▪ 辉煌年代 ▪ 沉寂晚年 ▪ 人物纪年 2 研究领域 3 主要成就 4 轶事典故 ▪ 天才之处 ▪ 人格魅力 ▪ 放弃专利 ▪

论文笔记 | A Closer Look at Spatiotemporal Convolutions for Action Recognition

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( 这篇博文为原创，如需转载本文请email我： leizhao.mail@qq.com, 并注明来源链接，THX！) 本文主要分享了一篇来自CVPR 2018的论文， A Closer Look at Spatiotemporal Convolutions for Action Recognition 。这篇论文主要介绍了Video Classification、Action Recognition方面的工作，包括2D、3D以及混合卷积等多种方法，最重要的贡献在于提出(2+1)D的结构。 1. Related Work 图1 视频领域深度学习方法发展在静态图像任务（Object Detection、Image Classification等）中，深度学习的引入产生了巨大影响。但在视频领域，深度网络在引入之初显得有些乏力，于是针对2D网络对视频任务适应性改进的工作开始成为流行。一种思路是保留2D网络用于空间推理，另外通过2D对Optical Flow或者3D对RGB进行时间推理，比如Two-Stream就属于前者，ARTNet属于后者。另一种思路是将2D核换成3D核，直接时空混合卷积，C3D是这种思路的体现。而后的P3D将时空操作分解，ARTNet和FstNet也是出于同样的考虑。I3D另辟蹊径，使得之前的2D网络在视频领域仍然能发挥pre-train的作用。更重要的是

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