T fq: Женская одежда — огромный выбор по лучшим ценам

IM-T-FQ от 851.92 рублей, доступно 55 шт, производитель LABFACILITY

LABFACILITY

55 шт.

993.15 ₽

Описание

LABFACILITY — IM-T-FQ — Разъем термопары, гнездо, типа T, IEC, миниатюрный, Quick Wire

Номенклатурный номер

OC3810460

Условия

Срок поставки 4-7 недель
Цена включает все налоги

Срок поставки: 4-7 недель

• 1+

  993.15 ₽

• 5+

  943.03 ₽

• 10+

  888. 37 ₽

• 20+

  870.14 ₽

• 50+

  851.92 ₽

IM-T-FQ характеристики:

Производитель	LABFACILITY
Линейка Продукции	—
Тип Термопары	T
Тип Электрического Разъема	Гнездо

Перезвоните мне

Спасибо!

Ваша заявка отправлена. В ближайшее время мы свяжемся с Вами по указанным контактам.

Товар добавлен в корзину

IM-T-FQ

IM-T-FQ

Срок поставки: 10-15 рабочих дней

Поздравляем!

Вы получили бесплатную доставку на Ваш заказ

Продолжить покупки

Перейти к заказу

Ошибка!

Заказанное количество не является кратным. Правильное количество должно быть кратным .

Извините, произошла ошибка

IM-T-FQ

Срок поставки: 5-12 дней

Продолжить покупки

Зарегистрироваться
и получить скидку 100₽
на первый заказ

Введите Ваш номер мобильного телефона

Нажимая на кнопку «Получить СМС с кодом для регистрации», Вы принимаете условия пользовательского соглашения.

Войти в личный кабинет
и получить скидку
на заказ

Введите номер вашего мобильного телефона

Нажимая на кнопку «Получить СМС с кодом доступа», Вы принимаете условия пользовательского соглашения.

Сохранение профиля

Данные сохранены!

Вы уверены?

Отменить удаление будет невозможно

Скопировать BOM

Введите название

Квота запрошена

Отображение загруженного файла

Запись начинается на строке

12

Предварительный просмотр вашего файла отображается ниже. Ваши столбцы были сопоставлены на основе содержания вашего файла. Пожалуйста, просмотрите выбранные варианты и используйте выпадающие списки над каждым столбцом, чтобы внести какие-либо изменения, а также сопоставить столбцы, которые мы не смогли отобразить автоматически. Требуется столбец как для номера детали, так и для количества.

Спасибо!

Ваша заявка отправлена

Корпус HC-B 32-TFQ-80/M1PG29S 1775664 PHOENIX CONTACT

Тарифная цена:

«>(История цены) 5543,62  RUB /шт

Дата	Цена
18. 04.2020	61,33 EUR
11.09.2019	61,33 EUR
15.11.2018	60,31 EUR
12. 01.2018	60,31 EUR
30.07.2017	60,31 EUR
07.08.2016	59,71 EUR
24. 03.2016	59,71 EUR

Установить TensorFlow Quantum

Существует несколько способов настроить среду для использования TensorFlow Quantum (TFQ):

• Самый простой способ изучить и использовать TFQ не требует установки — запустите Учебники TensorFlow Quantum напрямую в вашем браузере с помощью Гугл Колаб.
• Чтобы использовать TensorFlow Quantum на локальном компьютере, установите пакет TFQ, используя Менеджер пакетов pip в Python.
• Или соберите TensorFlow Quantum из исходников.

TensorFlow Quantum поддерживается в Python 3.7, 3.8 и 3.9и зависит напрямую от Cirq.

Пакет Pip

Требования

• pip 19.0 или выше (требуется поддержка manylinux2010 )
• TensorFlow == 2.11.0

См. руководство по установке TensorFlow, чтобы настройте среду разработки Python и (необязательно) виртуальную среду.

Обновите pip и установите TensorFlow

 pip3 install --upgrade pip
    pip3 install tensorflow==2.11.0  

Установить пакет

Установите последнюю стабильную версию TensorFlow Quantum:

 pip3 install -U tensorflow-quantum
 

Успех: TensorFlow Quantum установлен.

Ночные сборки, которые могут зависеть от более новой версии TensorFlow, могут быть установлены с помощью:

 pip3 install -U tfq-nightly
 

Сборка из исходного кода

Следующие шаги протестированы для систем, подобных Ubuntu.

1. Настройка среды разработки Python 3

Сначала нам понадобятся инструменты разработки Python 3.8.

 sudo подходящее обновление
    sudo apt-get install pkg-config zip g++ zlib1g-dev распаковать python3.8 
    sudo apt установить python3.8 python3.8-dev python3.8-venv python3-pip 
    python3.8 -m pip install --upgrade pip  

2. Создайте виртуальную среду

Перейдите в каталог рабочей области и создайте виртуальную среду для разработки TFQ.

 python3.8 -m venv квантовая_оболочка
    sourcequant_env/bin/activate   

3. Установите Bazel

Как указано в TensorFlow сборка из исходников гид, Базель потребуется система сборки.

Наши последние исходные сборки используют TensorFlow 2.11.0. Для обеспечения совместимости мы используем bazel версии 5.3.0. Чтобы удалить любую существующую версию Bazel:

 sudo apt-get remove bazel
 

Загрузите и установите bazel версии 5.3.0:

 wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/5.3.0/bazel_5.3.0-linux-x86_64.deb

    sudo dpkg -i bazel_5.3.0-linux-x86_64.deb  

Чтобы предотвратить автоматическое обновление bazel до несовместимой версии, выполните следующее:

 sudo apt-mark hold bazel
 

Наконец, подтвердите установку правильной версии bazel :

 bazel --version
 

Build TensorFlow from source»> 4. Сборка TensorFlow из исходников

Здесь мы адаптируем инструкции из сборки TensorFlow из исходников руководство, см. ссылку для получения дополнительной информации. TensorFlow Quantum совместим с TensorFlow версии 2.11.0.

Загрузить Исходный код TensorFlow: клон

 git https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
    cd тензорный поток 
    git checkout v2.11.0  

Убедитесь, что виртуальная среда, созданная на шаге 2, активирована. Затем установите зависимости TensorFlow:

 pip install -U pip six numpy wheel setuptools mock 'future>=0.17.1'
    pip install -U keras_applications --no-deps 
    pip install -U keras_preprocessing --no-deps 
    pip установить numpy == 1.24.2 
    запросы на установку пакетов pip  

Настройте сборку TensorFlow. Когда вас спросят о расположении интерпретатора Python и библиотеки, обязательно укажите расположение в папке вашей виртуальной среды. Остальные параметры можно оставить со значениями по умолчанию.

 ./настроить
 

Соберите пакет TensorFlow (начиная с TF v2.8, _GLIBCXX_USE_CXX11_ABI имеет значение 1, а все коды C++ скомпилированы с -std=c++17 ):

 bazel build -c opt --cxxopt="-O3" --cxxopt="-march=native" --cxxopt="-std=c++17" --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=1 "//тензорный поток/инструменты/pip_package:build_pip_package
 

Примечание: Сборка пакета может занять более часа.

После завершения сборки установите пакет и покиньте каталог TensorFlow:

 ./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
    pip install /tmp/tensorflow_pkg/  name_of_generated_wheel  . whl 
    cd ..  

5. Загрузите TensorFlow Quantum

Мы используем стандартный рабочий процесс fork и pull request для вкладов. После разветвления со страницы TensorFlow Quantum GitHub загрузите исходный код своего форка и установите требования:

 git clone https://github.com/  имя пользователя  /quantum.git
    кд квант 
    pip install -r requirements.txt  

6. Сборка пакета TensorFlow Quantum pip

Соберите пакет pip TensorFlow Quantum и установите:

 ./configure.sh
    bazel build -c opt --cxxopt="-O3" --cxxopt="-march=native" --cxxopt="-std=c++17" --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=1" выпуск: build_pip_package 
    bazel-bin/release/build_pip_package/tmp/tfquantum/ 
    python3 -m pip install /tmp/tfquantum/  name_of_generated_wheel  . whl  

Чтобы убедиться, что TensorFlow Quantum успешно установлен, вы можете запустить тесты:

 ./скрипты/test_all.sh
 

Успех: TensorFlow Quantum установлен.

tfq-nightly · PyPI

Описание проекта

TensorFlow Quantum — это библиотека с открытым исходным кодом для высокопроизводительной пакетной обработки. квантовые вычисления на квантовых симуляторах и квантовых компьютерах. Цель TensorFlow Quantum призван помочь исследователям глубже понять квантовых данных и квантовых систем с помощью гибридных моделей.

TensorFlow Quantum был создан в результате постоянного сотрудничества между Университет Ватерлоо и команда квантового ИИ в Google вместе с помощью многие другие участники в Google.

Детали проекта

Загрузить файлы

Загрузить файл для вашей платформы. Если вы не уверены, что выбрать, узнайте больше об установке пакетов.

Исходные дистрибутивы

Для этого выпуска нет исходных файлов дистрибутива. См. руководство по созданию архивов дистрибутива.

Встроенные дистрибутивы

tfq_nightly-0.7.3.dev20230613-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (10,8 МБ посмотреть хеши)

Загружено 13 июня 2023 г. ср39

tfq_nightly-0.7.3.dev20230613-cp39-cp39-macosx_12_1_x86_64.whl (8,5 МБ посмотреть хеши)

Загружено 13 июня 2023 г. ср39

tfq_nightly-0.7.3.dev20230613-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64. manylinux2014_x86_64.whl (10,8 МБ посмотреть хеши)

Загружено 13 июня 2023 г. ср38

tfq_nightly-0.7.3.dev20230613-cp37-cp37m-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (10,8 МБ посмотреть хеши)

Загружено 13 июня 2023 г. ср37

Закрывать

Хэши для tfq_nightly-0.7.3.dev20230613-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

Хэши для tfq_nightly-0.7.3.dev20230613-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64. manylinux2014_x86_64.whl

Алгоритм	Дайджест хэша
ША256	3b7c36cda888c646100eaa959fff48f94df88434addb5b327f32d9d7b820eabf
МД5	c5cdd07110e2ed21aade9c96ccd4b7be
БЛЕЙК2б-256	d6c4e192423ac384196096442e930a8a60d8d0b37c4a021b70194aa9a6644e07

Закрывать

Хэши для tfq_nightly-0.

7.3.dev20230613-cp39-cp39-macosx_12_1_x86_64.whl

Хэши для tfq_nightly-0.7.3.dev20230613-cp39-cp39-macosx_12_1_x86_64.whl

Алгоритм	Дайджест хэша
ША256	205cced549f73b509008f340d5dcd1ebfef409790834928e88ceea369f0f70d6
МД5	29e2ce8c0a2b357e5cc4467ee99f8fb9
БЛЕЙК2б-256	669cc1c3f71782a70f686300f7c7d964fdb7cb01c8b3d9971c7b894e47e40e87

Закрывать

Хэши для tfq_nightly-0.

7.3.dev20230613-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

Хэши для tfq_nightly-0.7.3.dev20230613-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

Алгоритм	Дайджест хэша
ША256	242b0370cbce5abd459bad867bbc281df2e3028ef81d93fd0e730d36250fa7dd
МД5	5f751e4f5453f61ba5b3ee943fcdf985
БЛЕЙК2б-256	а3cc86c6f5272b6408c60c69a503b275dc6901e4f608d7ee49647d43c2cc74d6

Закрывать

Хэши для tfq_nightly-0.