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python智能合约编程_技术指南 | Python智能合约开发？看这一篇就够了

01前言在之前的技术视点文章中，我们介绍了目前本体主网支持的智能合约体系以及相应的智能合约开发工具SmartX。很多小伙伴都想上手练一练。在本期的技术视点中，我们将正式开始讲述智能合约语法部分。

weixin_39897127·2025-03-24 17:41

算力租赁：人工智能时代的“水电煤”革命——以NVIDIA 4090为例解读下一代算力解决方案

本文将深度解析这一革命性服务，并聚焦搭载NVIDIARTX4

·2025-03-24 14:07

SAP-ABAP：SAP生产业务（PP模块）全流程深度解析

运行2.核心主数据表数据对象表结构关键字段事务码物料主数据MARAMATNR,MTART,DISMMMM01工艺路线PLKO/PLPOPLNNR(路由号),VORNR(工序)CA01工作中心CRHD/CRTXARBPL

爱喝水的鱼丶·2025-03-24 06:39

【终极解决方案】基于pm2来运行ts文件【和运行js差距很大哦】TypeError [ERR_UNKNOWN_FILE_EXTENSION]: Unknown file extension “.ts“

weixin_43343144·2025-03-24 02:03

《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月20日

同时，英伟达还推出了RTXPRO6000系列Blackwell专业卡，拥有24064核心、96GB显存和最高600W功耗。

小亦编辑部·2025-03-23 21:55

RTX 4090旗舰显卡效能实战剖析

内容概要作为NVIDIA新一代旗舰显卡，RTX4090凭借AdaLovelace架构的革新设计，在4K/8K分辨率下的游戏与创作场景中展现了突破性表现。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:25

英伟达常用GPU参数速查表，含B300.....

英伟达常用GPU参数速查表，收藏备用：含RTX5090、RTX4090D、L40、L20、A100、A800、H100、H800、H20、H200、B200、B300、GB300.....专注于高性能计算人工智能细分领域

Ai17316391579·2025-03-23 11:59

英伟达消费级RTX显卡配置表

显卡型号显存大小显存频率显存位宽显存带宽CUDA核心数TDP（功耗）上市年份RTX409024GB21Gbps384-bit1,008GB/s16,384450W2022RTX4080(16GB)16GB22.4Gbps256

真相很简单·2025-03-22 10:35

glm-4v-9b 踩坑（4-bit量化，bitsandbytes 异常）

实验平台：linux系统，RTXA4000。嫌麻烦的可以直接到文未看结论。

phynikesi·2025-03-20 08:50

将 VOC 格式 XML 转换为 YOLO 格式 TXT

目录1.导入必要的模块2.定义类别名称3.设置文件路径完整代码1.导入必要的模块importosimportxml.etree.ElementTreeasETos：用于文件和目录操作，例如创建目录、遍历文件等

JeJe同学·2025-03-20 04:18

RTX3060帧率优化与电竞级配置实战

内容概要《RTX3060帧率优化与电竞级配置实战》围绕NVIDIAGeForceRTX3060显卡的性能释放展开，系统梳理从硬件适配到软件调校的全链路优化策略。

智能计算研究中心·2025-03-19 11:36

RTX4070Ti性能实测与优化解析

内容概要本文将以NVIDIAGeForceRTX4070Ti显卡为核心，系统化呈现其在4K与2K分辨率下的性能表现差异，并深入解析光线追踪与DLSS3.0技术对游戏体验的实际影响。

智能计算研究中心·2025-03-19 11:36

Linux中部署DeepSeek R1

CPU需求内存需求存储需求备注1.5B-GTX16504GB（可选）四核i5/Ryzen3000+16GBDDR450GBSSD需4-bit量化，CPU推理延迟约10-30秒/回答，适合基础文本生成7BRTX306012GB

Java探索者 °·2025-03-19 07:26

Ubuntu20.04 RTX4060 AI环境搭建

下面记录在Ubuntu20.04环境下，使用ASUSATS-RTX4060-O8G-V2显卡，搭建NvidiaTensorRT开发环境。

stxinu·2025-03-19 05:03

uniapp移动端图片比较器组件，仿英伟达官网rtx光追图片比较器功能

和微信小程序，理论支持全平台亮点：简单易用使用js计算而不是resize属性，定制化程度更高组件挂在后可播放指示线动画，提示用户可以拖拽比较图片左右下角可配置文字，且指引线距离文字过近时文字会变透明使用示例RTXOFF

独断万古的伊莉雅·2025-03-18 04:42

【Ubuntu】docker报错：Error response from daemon: Container a1035642576a3a899c8fe142c416fc is not running

：Errorresponsefromdaemon:Containera1035642bcf83ce56a3a899c8fe142c416fcisnotrunning解决方法：sudodockerstartXXX

Jackilina_Stone·2025-03-18 02:56

EXCEL 读写文件xlrd，xlwt， xlsxwriter

1.xlrd读EXCELimportxlrdxlsx=xlrd.open_workbook('d:/表格1.xlsx')table=xlsx.sheet_by_index(0)#通过sheet名查找：xlsx.sheet_by_name

jiahuip·2025-03-17 20:07

读取RAMS输出文件(RAMS-ISAN文件)的基本程序

importnumpyasnpfromnetCDF4importDatasetimportxarrayasxrdefread_rams_data(filename):"""读取RAMS输出文件的基本函数

Hardess-god·2025-03-17 14:56

CMake Error at myplugins_generated_yololayer.cu.o.Debug，tensorrtx编译失败解决

system:ubuntu1804gpu:3060cuda:cuda11.4tensorrt:8.4使用项目tensorrtx进行yolov5的engine生成，之前在编译成功的配置为system:ubuntu1804gpu

雪可问春风·2025-03-16 08:11

大模型的webui

exportXXX_LLM_C=~/xcore-llm/build/ReleaseexportCUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3exportCUDACXX=/usr/local/cuda-

Zain Lau·2025-03-16 05:26

18.使用读写包操作Excel文件：xlrd、xlwt 和 xlutils 包

importxlrdimportxlwtfromxlwt.Utilsimportcell_to_rowcol2importxlutilsimportexcelbook=xlrd.ope

杜子腾dd·2025-03-16 01:22

使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南

软件职业规划·2025-03-15 15:08

NVIDIA显卡型号有哪些？怎么知道自己电脑的型号？

（1）图中的GTX表示是英伟达的一个系列名称，全称叫GeForceGTX，GTX定位高端显卡系列，从低到高排名：GS/GT/GTS/GTX/RTX/Ultra，从20

可靠的豆包蟹同志·2025-03-15 08:38

RTX4090性能释放与优化全攻略

内容概要作为NVIDIAAdaLovelace架构的巅峰之作，RTX4090凭借24GBGDDR6X显存与16384个CUDA核心，重新定义了4K光追游戏的性能边界。

智能计算研究中心·2025-03-14 22:13

使用excel4node向excel批量写入图片

importfsfrom'fs';importpathfrom'path';importxlfrom"excel4node";//创建一个新的工作簿constwb=newxl.Workbook();//

weixin_41415820·2025-03-14 07:12

大气视热源Q1与视水汽汇Q2的计算利用python以ERA5再分析资料为例

python代码：importosimportnetCDF4asncimportnumpyasnpimportxarrayasxrimportpandasaspdimportmetpy.constantsasconstantsfrommetpy.unitsimportunitsfrommetpy.calcimportmixing_ratio_from_specific_humidity

shift0516·2025-03-13 16:55

本地部署时，如何通过硬件加速（如 CUDA、TensorRT）提升 DeepSeek 的推理性能？不同显卡型号的兼容性如何测试？

本地部署DeepSeek模型的硬件加速优化与显卡兼容性测试指南一、硬件加速技术实现路径CUDA基础环境搭建版本匹配原则：根据显卡架构选择CUDA版本（如NVIDIARTX50系列需CUDA12+，V100

百态老人·2025-03-13 14:43

windows11 环境 paddleOCR 环境配置

一、系统环境：操作系统：Windows11专业版显卡：RTX4080CUDA：cuda_12.6.2_560.94_windows.exe、cudnn-windows-x86_64-8.9.7.29_cuda12

一醉千秋·2025-03-13 08:27

# 显卡算力参数对比

www.techpowerup.com/gpu-specs/，以下列出部分：ProductNameGPUChipReleasedBusMemoryGPUclockMemoryclockShaders/TMUs/ROPsGeForceRTX5090GB1022025PC

猪猪侠|ZZXia·2025-03-12 21:39

自己写的内存块管理办法

内存管理模块一、所有的实时操作系统都有自己的内存管理系统，目前的代码是把内存块管理模块自己实现了，其实RTX5有自己的内存块管理系统没必要自己去实现，CSDN链接如下：https://blog.csdn.net

绵山介子推·2025-03-12 17:43

vLLM框架：使用大模型推理框架

1.环境安装与配置1.1硬件要求GPU:支持CUDA11.8及以上（推荐NVIDIAA100/H100，RTX4090等消费级卡需注意显存限制）显存:至少20GB（运行7B模型），推荐40GB+（运行13B

CITY_OF_MO_GY·2025-03-12 17:12

Vue组件通信

Vue组件通信Vue组件放在components目录：1、组件是对于HTML标签的扩展2、以.vue结尾的文件都是叫做组件APP.vue叫做根组件TODO:组件的文件名字的首字母大写组件的引入importXxxfrom

星星不打輰·2025-03-12 16:36

RTX4070Ti巅峰性能与温控揭秘

内容概要作为NVIDIAAdaLovelace架构的旗舰产品之一，RTX4070Ti通过全新的流式多处理器与第三代RTCore实现了运算效能的跃升。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

【大模型】DeepSeek-R1-Distill-Qwen部署及API调用

当前模型开源后，我们可以将其部署，使用API方式进行本地调用1.部署环境本文中的部署基础环境如下所示：PyTorch2.5.1Python3.12(ubuntu22.04)Cuda12.4GPURTX3090

油泼辣子多加·2025-03-10 17:29

家庭组装台式电脑配置推荐（2024版）

2、显卡（GPU）：RTX4060Ti是推荐的选择，其性能略高于RTX3070，但功耗更低，适合预算在6000元左右的配置。3、内存（RAM）：16GB内存是推荐的配置，能够提供足够的多任务处理能力。

encoding-console·2025-03-10 07:19

win11编译llama_cpp_python cuda128 RTX30/40/50版本

Geforce50xx系显卡最低支持cuda128，llama_cpp_python官方源只有cpu版本，没有cuda版本，所以自己基于0.3.5版本源码编译一个RTX30xx/40xx/50xx版本。

System_sleep·2025-03-10 01:02

很常见的13种嵌入式实时系统，你知道哪些？

以下介绍15种主流的RTOS，包括μClinux、μC/OS-II、eCos、FreeRTOS、mbedOS、RTX、VxWorks、QNX、AliOSThings、望获实时Linux、HuaweiLiteOS

RTOS研究员·2025-03-08 14:24

PCI-5565反射内存卡的驱动程序--RTX64

在RTX实时系统下设计PCI-5565反射内存卡的驱动程序涉及多个步骤，包括硬件初始化、内存映射、中断处理和数据传输。

机载总线仿真测试·2025-03-07 18:53

Kotlin 实现图片裁剪

/***图片裁剪*@paramoriginalImage原始图像*@paramstartX裁剪区域的起始x坐标*@paramstartY裁剪区域的起始y坐标*@paramendX裁剪区域的结束x坐标*@

zimoyin·2025-03-07 04:17

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-LLaMA-Factory-单机多卡-RTX 4090双卡（五）

一、前言本篇文章将使用LLaMA-Factory去高效微调QWen2系列模型，通过阅读本文，您将能够更好地掌握这些关键技术，理解其中的关键技术要点，并应用于自己的项目中。二、术语介绍2.1.LoRA微调LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。是一种有效的自适应策略，它不会引入额外的推理延迟，并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可训练参数数量。2.2.参数

开源技术探险家·2025-03-06 23:26

vue vxe-table 实现财务记账凭证

vxetable.cn/新增保存财务主管：小徐记账：张三出纳：李四审核：老六import{ref,reactive,nextTick}from'vue'import{VxeUI}from'vxe-table'importXEUtilsfrom'xe-utils'constgridRef

·2025-03-06 13:20

C++使用Onnxruntime/TensorRT模型推理

pytorch的模型.pth，并基于.pth模型进行推理python下依据模型推理实现从.pth转向.onnxpython下基于.onnx进行推理，与后续两种推理方式种的推理结果进行比较环境windows10+RTX308015GB

奇华智能·2025-03-05 16:30

私有部署 ChatGLM3-6B

1.在AutoDL平台上租赁GPUGPU型号：RTX4090PyTorch版本：2.5.1**（推荐使用2.0及以上的版本，以获得最佳的推理性能）**2.开启学术资源加速source/etc/network_turbo3

张申傲·2025-03-04 03:16

如何本地部署大模型及性能优化指南（附避坑要点）

一、环境准备：硬件与软件的黄金搭档硬件配置显存与内存：7B模型需至少10GB显存（如RTX3060），16B以上推荐专业级显卡（如V100/A100）。若显存不足，可通过CPU

挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-03 17:20

本地部署大语言模型-DeepSeek

HosteaseAMD9950X/96G/3.84TNVMe/1G/5IP/RTX4090GPU服务器提供多种计费模式。

NightReader·2025-03-03 15:36

FaceFusion 从0开始本地部署，RTX4060

FaceFusion从0开始本地部署指南一、环境准备1.基础工具安装1.1Git安装使用管理员权限打开PowerShell执行安装命令：wingetinstall-e--idGit.Git验证安装：git--version1.2FFmpeg安装使用管理员权限打开PowerShell执行安装命令：wingetinstall-e--idGyan.FFmpeg添加环境变量：打开"系统属性"->“环境变量

万山y·2025-03-03 11:37

自动化办公|xlwings与pandas交互

2.从Excel读取数据到PandasDataFrame2.1读取整个表格importxlwingsasxwimport

游客520·2025-03-02 18:21

Python完整代码实现跳动的爱心

importtkinterastkimporttkinter.messageboximportrandomfrommathimportsin,cos,pi,logfromtkinter.constantsimport*width=888height=500heartx

wv15889726201·2025-02-28 14:46

tinyxml创建、写入和读取

最近在集成小程序，涉及到使用tinyxml类，在这里记录本次用于输出程序执行状态的代码，包括创建、添加信息、读取信息，exportXmlParam用于创建输出，addXmlevent用于主程序部分实时显示进程信息

@Mr_LiuYang·2025-02-28 13:40

Llama.cpp 服务器安装指南（使用 Docker，GPU 专用）

硬件：NVIDIAGPU（例如RTX4090）。内存：16GB+系统内存，GPU需12GB+显存（RTX4090有24GB）。存储：15GB+可用空间（用于源码、镜像和模型文件）。

田猿笔记·2025-02-28 09:37

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