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不同系列显卡的性能参数对比

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简介:
本文将对市面上不同系列的显卡进行详细的性能参数对比分析,帮助读者了解各款显卡的特点和适用场景。 以下是当前比较流行的显卡参数对比汇总: | 显卡型号 | CUDA核心数 | 频率 | 显存 | GPU架构 | 功耗 | |----------------|------------|----------------|--------|------------|-------| | GeForce MX150 | 384 | 1469 MHz | 2G | 笔记本显卡 | | | GTX 1660 | 1408 | 1785 MHz | 6G | Turing | 120W | | GTX 1660 Ti | 1536 | 1770 MHz | 6G | Turing | 120W | | GTX 1080 | 2560 | | | | | 注:表格中的价格和年份信息未在原文中提供,因此省略。

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    本文将对市面上不同系列的显卡进行详细的性能参数对比分析,帮助读者了解各款显卡的特点和适用场景。 以下是当前比较流行的显卡参数对比汇总: | 显卡型号 | CUDA核心数 | 频率 | 显存 | GPU架构 | 功耗 | |----------------|------------|----------------|--------|------------|-------| | GeForce MX150 | 384 | 1469 MHz | 2G | 笔记本显卡 | | | GTX 1660 | 1408 | 1785 MHz | 6G | Turing | 120W | | GTX 1660 Ti | 1536 | 1770 MHz | 6G | Turing | 120W | | GTX 1080 | 2560 | | | | | 注:表格中的价格和年份信息未在原文中提供,因此省略。
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    本教程详细讲解了如何对比两个列表中的数据,并找出其中不同的对象或元素,帮助开发者高效地进行数据比对和处理。 比较两个列表以找出不同的对象时,请注意列表大小的变化以及索引的影响。尽量简化算法来实现这一目标。
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    本文对多种调制技术下的赝热光源进行了全面的性能比较与分析,旨在探讨不同条件下光源的有效性和适用性。 在关联成像技术中,赝热光源的特性对成像质量至关重要。赝热光源的关联特性和所生成图像的对比度、信噪比以及分辨率密切相关。当其他条件相同的情况下,二阶关联峰值越高,则形成的关联图像对比度也相应提升;同时,若赝热光源具有更好的随机性,则其产生的成像效果在信噪比上会更优。 目前产生赝热光源的方法众多,近年来出现的一种基于空间光调制器的方案因其相位可预置的特点而显示出良好的应用潜力。本段落阐述了如何利用空间光调制器进行不同的调幅和调相操作来生成不同特性的赝热光源,并通过模拟实验对比分析了在施加不同振幅分布与相位分布时,所产生的赝热光源二阶关联峰值的变化情况。 研究结果显示,在给定的条件下(即当振幅遵循瑞利分布而相位则均匀分布在0到2π之间)下可以实现理论上的最优状态——使赝热光的相关系数达到最大值2。此时所生成的赝热光源在各方面性能上都较为理想,适用于高质量成像需求的应用场景中。
  • vSphere 版本
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  • Python中Excel写入方法
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    本文对比分析了在Python中使用不同的库和方法写入Excel文件时的性能差异,帮助读者选择最适合其需求的技术方案。 通过实验发现,在Excel中创建一个新的表格文件包含7个工作表(sheet)。每个sheet里有800条数据记录,其中最后一个sheet为空白的。使用openpyxl库来进行这些写入操作时,代码如下: ```python book = openpyxl.Workbook() auths = Auth.objects.filter(owner_id=1) filename = 导出数据 for auth in auths: sheet = book.create_sheet(auth.name, index=0) sheet.append([_(书名), _(作者), _(译者)]) ``` 这段代码首先创建了一个新的Excel工作簿,然后根据数据库中`owner_id`为1的记录来生成相应的sheet,并在每个sheet里添加了表头信息。