小编Meh*_*edB的帖子

因此，我找到了与其他样式相关的帖子，并且我知道有关文档的 NumPy 页面，但我很困惑。我不明白如何将每个 kwargs 添加到方法的参数部分。这是来自给定的网页：

def foo(var1, var2, *args, long_var_name='hi', **kwargs):
    r"""Summarize the function in one line.

    Several sentences providing an extended description. Refer to
    variables using back-ticks, e.g. `var`.

    Parameters
    ----------
    var1 : array_like
        Array_like means all those objects -- lists, nested lists, etc. --
        that can be converted to an array.  We can also refer to
        variables like `var1`.
    var2 : int
        The type above can either refer to an actual Python type
        (e.g. ``int``), or …

我的主要问题是在这里发布。由于还没有人给出解决方案，我决定找到一种解决方法。我正在寻找一种使用python 代码限制 python 脚本 CPU 使用率（不是优先级，而是 CPU 内核数）的方法。我知道我可以使用多处理库（池等）来做到这一点，但我不是使用多处理运行它的人。所以，我不知道该怎么做。而且我也可以通过终端来做到这一点，但是这个脚本是由另一个脚本导入的。不幸的是，我没有通过终端调用它的奢侈。

tl; dr：如何限制由另一个脚本导入的 python 脚本的CPU 使用率（核心数），我什至不知道为什么它并行运行，而不是通过终端运行它。请检查下面的代码片段。

导致问题的代码片段：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.decomposition import IncrementalPCA
import numpy as np

X, _ = load_digits(return_X_y=True)

#Copy-paste and increase the size of the dataset to see the behavior at htop.
for _ in range(8):
    X = np.vstack((X, X))

print(X.shape)

transformer = IncrementalPCA(n_components=7, batch_size=200)

#PARTIAL FIT RUNS IN PARALLEL! GOD WHY?
---------------------------------------
transformer.partial_fit(X[:100, :])
---------------------------------------
X_transformed = transformer.fit_transform(X)

print(X_transformed.shape)

版本：

• 蟒蛇 …

我知道这篇文章和这个库，但他们没有帮助我解决下面的这些具体案例。我如何解析如下测量值：

我有如下字符串；

"Square 10 x 3 x 5 mm"
"Round 23/22; 24,9 x 12,2 x 12,3"
"Square 10x2"
"Straight 10x2mm"

我正在寻找一个 Python 包或某种方式来获得如下结果；

>>> a = amazing_parser.parse("Square 10 x 3 x 5 mm")
>>> print(a)
10 x 3 x 5 mm

同样地;

>>> a = amazing_parser.parse("Round 23/22; 24,9x12,2")
>>> print(a)
24,9 x 12,2

我还尝试使用“ner_ontonotes_bert_mult”模型使用“命名实体识别”。但结果如下：

>>> from deeppavlov import configs, build_model
>>> ner_model = build_model(configs.ner.ner_ontonotes_bert_mult, download=True)
>>> print(ner_model(["Round 23/22; 24,9 x 12,2 x 12,3"]))
<class …