- Sort Score
- Result 10 results
- Languages All
Results 1 - 10 of 14 for cuba (0.02 sec)
-
configure.py
write_repo_env_to_bazelrc('cuda', env_var, local_path) def set_other_cuda_vars(environ_cp): """Set other CUDA related variables.""" # If CUDA is enabled, always use GPU during build and test. if environ_cp.get('TF_CUDA_CLANG') == '1': write_to_bazelrc('build --config=cuda_clang') else: write_to_bazelrc('build --config=cuda')
Registered: Tue Sep 09 12:39:10 UTC 2025 - Last Modified: Wed Apr 30 15:18:54 UTC 2025 - 48.3K bytes - Viewed (0) -
docs/vi/docs/tutorial/first-steps.md
/// Trong output, có một dòng giống như: ```hl_lines="4" INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit) ``` Dòng đó cho thấy URL, nơi mà app của bạn đang được chạy, trong máy local của bạn. ### Kiểm tra Mở trình duyệt của bạn tại <a href="http://127.0.0.1:8000" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000</a>. Bạn sẽ thấy một JSON response như: ```JSON {"message": "Hello World"}
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Sun Nov 10 16:58:43 UTC 2024 - 11K bytes - Viewed (0) -
docs/vi/docs/virtual-environments.md
* Quản lí **các môi trường ảo** cho các dự án của bạn * Cài đặt **các gói (packages)** * Quản lí **các thành phần phụ thuộc và phiên bản** của các gói cho dự án của bạn * Đảm bảo rằng bạn có một **tập hợp chính xác** các gói và phiên bản để cài đặt, bao gồm các thành phần phụ thuộc của chúng, để bạn có thể đảm bảo rằng bạn có thể chạy dự án của bạn trong sản xuất chính xác như trong máy tính của bạn trong khi phát triển, điều này được gọi là **locking**
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Fri Feb 07 22:19:18 UTC 2025 - 26.1K bytes - Viewed (0) -
docs/vi/docs/features.md
* Bởi vì các cấu trúc dữ liệu của Pydantic chỉ là các instances của class bạn định nghĩa; auto-completion, linting, mypy và trực giác của bạn nên làm việc riêng biệt với những dữ liệu mà bạn đã validate. * Validate **các cấu trúc phức tạp**: * Sử dụng các models Pydantic phân tầng, `List` và `Dict` của Python `typing`,...
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Tue Aug 06 04:48:30 UTC 2024 - 11.5K bytes - Viewed (0) -
CONTRIBUTING.md
flag. ```bash export flags="--config=linux --config=cuda -k" ``` * For TensorFlow versions prior v.2.18.0: Add CUDA paths to LD_LIBRARY_PATH and add the `cuda` option flag. ```bash export LD_LIBRARY_PATH="${LD_LIBRARY_PATH}:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
Registered: Tue Sep 09 12:39:10 UTC 2025 - Last Modified: Sat Jan 11 04:47:59 UTC 2025 - 15.9K bytes - Viewed (0) -
ci/official/utilities/code_check_full.bats
done < $BATS_TEST_TMPDIR/missing_deps exit 1 fi } # The Python package is not allowed to depend on any CUDA packages. @test "Pip package doesn't depend on CUDA" { bazel cquery \ --experimental_cc_shared_library \ --@local_config_cuda//:enable_cuda \ --@local_config_cuda//cuda:include_cuda_libs=false \
Registered: Tue Sep 09 12:39:10 UTC 2025 - Last Modified: Wed Aug 06 20:43:08 UTC 2025 - 13.4K bytes - Viewed (0) -
docs/vi/docs/python-types.md
Thực tế, cái này là **tiêu chuẩn của Python**, nghĩa là bạn vẫn sẽ có được **trải nghiệm phát triển tốt nhất có thể** với trình soạn thảo của bạn, với các công cụ bạn sử dụng để phân tích và tái cấu trúc code của bạn, etc. ✨ Và code của bạn sẽ tương thích với nhiều công cụ và thư viện khác của Python. 🚀 /// ## Các gợi ý kiểu dữ liệu trong **FastAPI** **FastAPI** lấy các ưu điểm của các gợi ý kiểu dữ liệu để thực hiện một số thứ.
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Mon Nov 18 02:25:44 UTC 2024 - 21.5K bytes - Viewed (0) -
docs/vi/docs/index.md
### Tóm lại Bạn khai báo **một lần** kiểu dữ liệu của các tham số, body, etc là các tham số của hàm số. Bạn định nghĩa bằng cách sử dụng các kiểu dữ liệu chuẩn của Python. Bạn không phải học một cú pháp mới, các phương thức và class của một thư viện cụ thể nào. Chỉ cần sử dụng các chuẩn của **Python**. Ví dụ, với một tham số kiểu `int`: ```Python item_id: int ```
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Sun Aug 31 10:49:48 UTC 2025 - 21.9K bytes - Viewed (0) -
docs/vi/docs/environment-variables.md
Một biến môi trường (còn được gọi là "**env var**") là một biến mà tồn tại **bên ngoài** đoạn mã Python, ở trong **hệ điều hành**, và có thể được đọc bởi đoạn mã Python của bạn (hoặc bởi các chương trình khác). Các biến môi trường có thể được sử dụng để xử lí **các thiết lập** của ứng dụng, như một phần của **các quá trình cài đặt** Python, v.v. ## Tạo và Sử dụng các Biến Môi Trường
Registered: Sun Sep 07 07:19:17 UTC 2025 - Last Modified: Fri Feb 07 22:17:13 UTC 2025 - 9.8K bytes - Viewed (0) -
android/guava-tests/test/com/google/common/graph/TraverserTest.java
Traverser<Character> traverser = Traverser.forTree(CYCLIC_GRAPH_CONTAINING_TREE); assertEqualCharNodes(traverser.depthFirstPostOrder('a'), "cdba"); assertEqualCharNodes(traverser.depthFirstPostOrder('b'), "cdb"); assertEqualCharNodes(traverser.depthFirstPostOrder('d'), "d"); } @Test
Registered: Fri Sep 05 12:43:10 UTC 2025 - Last Modified: Tue May 13 18:46:00 UTC 2025 - 47.5K bytes - Viewed (0)