PHP算法系列一:在规定次数中随机分配指定金额
/** *功能:在规定次数中随机分配指定金额 *$total:需要分配的金额 *$num:需要分配的次数 *$min:需要分配的最小金额 */ function randNum($total=200,$num=17,$min=1) { for ($i=1;$i<$num;$i++) { $safe_total = ($total - ($num-$i)*$min) / ($num-$i);//随机安全上限 if($safe_total < $min) $safe_total = $min; $money = round(mt_rand($min*100,$safe_total*100)/100); $total = $total - $money; $data[] = round($money,2); } $data[] = round($total); shuffle($data); return $data; }
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云服务器相比传统IDC服务器托管有什么优缺点?
云服务器相比传统IDC服务器托管有什么优缺点? 云服务器相比传统的IDC服务器托管优势主要体现在了以下几点: 1、敏捷性: 部署一台云服务器,支付即可开通,但是如果使用服务器托管呢,采购、邮寄、上架部署机房,要知道时间才是最大的成本。 2、灵活扩展: 做过架构的用户肯定都知道,估算使用量是一件非常不靠谱的事,如果服务器托管,用量估算多了,这是白花钱;估算少了,不够用,网站慢,被领导骂死...但是云服务器的话,可以轻松的进行扩展,想用多少用多少,完全不用前期估算用量。 3、运维: 当下最贵的资源是什么?是人才,人力成本对每家企业来说都是不可忽视的一笔支出,使用云服务器可以大大的减少运维的人力成本。 4、可靠性: 物理服务器出问题了自己修吧,云服务器直接迁移,分分钟的事。 5、支出: 肯定是云服务器省钱啊,云是虚拟的,独立服务器是实体的,所以成本会更高。
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使用Python玩转GPU
问题 随着机器学习对模型运算速度的需求越来越强烈,一直想进行GPU编程,但一直以来这些都是c++的专利一想到c++里的各种坑,就提不起劲来,毕竟这样来来回回填坑的投入产出,生产效率就会大打折扣 解决方案 让人欣喜的是,随着Python阵营的不断发展壮大,使用python进行GPU编程也越来越便捷了 那么具体有些什么样的包,能针对GPU做些啥事呢?看看一些具体的代码,就能大概明白:首先是pycuda,这是它的一个例子: mod = SourceModule(""" __global__ void multiply_them(float *dest, float *a, float *b) { const int i = threadIdx.x; dest[i] = a[i] * b[i]; } """) 由上面的代码我们可以看出,pycuda将调用gpu的c++代码做了包装,可以在python里直接使用 再看看numba: @cuda.jit def increment_by_one(an_array): pos = cuda.grid(1) if pos < an_array.s...
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