一般租的服务器会有多张显卡，为了资源最大化利用同时运行程序，如果不指定显卡运行会导致多个程序抢占一张显卡运行，然后报错内存占满。我们先查看系统有多少张显卡，每张显卡的运行状态：nvidia-smi在终端输入上面的指令得到下面的结果，显示了系统安装的所有显卡和每张卡当前的状态，比如显卡0当前使用率为81%，已经比较接近占满了。我们观察到1，2，3，4，5都没程序使用，于是指定其中几张，指令如下CUD

一、关系抽取知识图谱里面主要涉及两个很重要的领域：实体识别、关系抽取。当然，一般来说实体识别是关系抽取的前提条件，实体识别是序列标注的一种，通过将语句中的各种词的词性进行标注作为标签放入模型中训练，便可进行识别。当一段话能被识别出具体的实体信息后，我们便可以做关系抽取，关系抽取逻辑也比较简单，最简单是是三元组POI，也即(吴京，战狼，主演)。其中实体head为吴京，实体tail为战狼，关系为主演，

其实和爬取普通数据本质一样，不过我们直接爬取数据会直接返回，爬取图片需要处理成二进制数据保存成图片格式（.jpg,.png等）的数据文本。现在贴一个url=https://img.ivsky.com/img/tupian/t/201008/05/bianxingjingang-001.jpg请复制上面的url直接在某个浏览器打开，你会看到如下内容：这就是通过网页访问到的该网站的该图片，于是我们可以

文件写入，会覆盖原来的内容代码#include<fstream>#include<iostream>using namespace std;int main(){fstream f;f.open("data.txt",ios::out);//输入你想写入的内容f<<"123323"<<" "<<"abs"<<endl;f.cl

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但是专门处理长文本的longformer就没法直接这样加载，会报错，目前的AutoTokenizer还不太支持longformer的tokenizer的加载，可以用BertTokenizer加载，但是BertTokenizer里面没有封装return_offsets_mapping，因此可以用BertTokenizerFast。中文的文本会去除空格等这些没有实际语义的字符；bert的tokeniz

这里只想简单演示下一个简单的五子棋界面和落子等操作，主要为了后面设计AI对战方便演示，AI算法后面设计吧，最近事太多了，，，，。希望本文有助于你制作自己期望的简单的五子棋。效果如下：右边白色的矩形框表示你鼠标当前的位置，然后点击鼠标左键落子。如果已经落子的地方，不会显示这个白色矩形框。一、pygame初始化画布界面#调用pygame库import pygameimport sys#调用常用关键字常