深度剖析凭什么python中整型不会溢出


前言

本次分析基于 CPython 解释器,python3.x版本

在python2时代,整型有 int 类型和 long 长整型,长整型不存在溢出问题,即可以存放任意大小的整数。在python3后,统一使用了长整型。这也是吸引科研人员的一部分了,适合大数据运算,不会溢出,也不会有其他语言那样还分短整型,整型,长整型...因此python就降低其他行业的学习门槛了。

那么,不溢出的整型实现上是否可行呢?


用libvirt为虚拟机创建快照


快照的类型

kvm环境下 qcow2 的镜像支持快照,有几种类型的快照:

  • 磁盘快照:磁盘的内容(vm关联的所有磁盘)都会在给定的时间点保存,并且可以恢复到该状态。如果是正在运行的vm,磁盘快照很可能只是崩溃的(它表示突然停电时的磁盘状态)。磁盘快照可以可以放在内部也可以放在外部。
    • 按快照信息保存可以分为:内置快照和外置快照;
    • 按照vm状态可以分为:关机状态快照和运行状态快照;
    • 按磁盘数量可以分为:单盘和多盘;多盘情况具有原子性,即所有盘的快照点相同,并且创建快照时,要么都快照成功,要么都快照失败。
  • 内存状态:仅保存内存的状态以及vm正在使用的其他资源。如果在获取和恢复vm状态快照之间磁盘未被修改,则guest虚拟机将恢复一致状态;但如果在此期间磁盘被外部修改,则很可能导致数据损坏;
  • 系统检查点:所有磁盘的磁盘快照和vm内存状态的组合,可用于恢复客户机从停止位置恢复类似于休眠的状态。


分布式tensorflow搭建实践


工业中面临的常常是庞大的数据计算量,采用单一的tensorflow不能完全解决问题,需要结合hadoop,kafka,GPU,C++ 来进行加速和搭建系统。官方的whl安装包不能满足系统要求,通过源码编译安装来加快运行速度。

在此前请先搭建hadoop环境,安装bazel,我的环境 Ubuntu18.04,python3,hadoop2.7

一. 编译本地tensorflow安装包

1.clone tensorflow源代码到本地

2.进入 tensorflow目录下目录下 执行 ./configure


响应式图片srcset属性学习笔记


介绍

以下参考了MDN,并添加了一些细节和自己的测试结论

<img/>的属性,设置srcset之后不同屏幕密度加载不同图片。

其值为:以逗号分隔的一个或多个字符串列表表明不同User Agent可能设置的图像资源。

每一个字符串由以下组成:

  1. 一个图像的 URL
  2. 可选的描述符,空格后跟以下的其一:
    • 一个宽度(w)描述符,这是一个正整数,后面紧跟 'w' 符号。该整数宽度=sizes属性给出的资源(source)大小*像素密度。该值需配合sizes使用。
    • 一个像素密度描述符,这是一个正浮点数,后面紧跟 'x' 符号。该值其实指的就是dpr。若像素密度描述符直接命中的话,就不考虑sizes和w描述符了,但是建议一般所有字符串仅用其中一个 如果没有指定描述符,那它会被指定为默认的 1x。