1.把开源的 nouveau 驱动添加到 blacklist 黑名单；
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
在文件末尾添加 blacklist nouveau
2.安装 Nvidia 驱动和 Prime；
sudo apt-get install nvidia-319 nvidia-settings-319 nvidia-prime
3.安装 Prime 指示器小程序。
sudo add-apt-repository ppa:nilarimogard/webupd8 sudo apt-get update sudo apt-get install prime-indicator
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该资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过严格测试运行成功才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
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## 数据指标说明 全要素生产率(TFP）也可以称之为系统生产率。指生产单位（主要为企业）作为系统中的各个要素的综合生产率，以区别于要素生产率（如技术生产率）。测算公式为：全要素生产率=产出总量/全部资源投入量。 数据测算：包含OL、FE、LP、OP、GMM共五种TFP测算方法！数据结果包括excel和dta格式，其中重要指标包括证券代码，固定资产净额，营业总收入，营业收入，营业成本，销售费用，管理费用，财务费用，购建固定资产无形资产和其他长期资产支付的现金，支付给职工以及为职工支付的现金，员工人数，折旧摊销，行业代码，上市日期，AB股交叉码，退市日期，年末是否ST或PT等变量指标分析。文件包括计算方法说明及原始数据和代码。 数据名称：上市公司全要素生产率TFP数据及测算方法（OL、FE、LP、OP、GMM） 数据年份：2000-2023年 数据指标：证券代码、year、TFP_OLS、TFP_FE、TFP_LP1、TFP_OP、TFP_OPacf、TFP_GMM
内容概要：本文详细总结了多种编程语言下常用的算法实现资源，涵盖Python、C++、Java等流行编程语言及其相关的开源平台、在线课程和权威书籍。对于每种语言而言，均提供了具体资源列表，包括开源项目、标准库支持、在线课程及专业书籍推荐。 适合人群：适用于所有希望深入研究并提高特定编程语言算法能力的学习者，无论是编程新手还是有一定经验的技术人员。 使用场景及目标：帮助开发者快速定位到合适的算法学习资料，无论是出于个人兴趣自学、面试准备或是实际工作中遇到的具体算法问题，都能找到合适的解决方案。 其他说明：文中提及多个在线学习平台和社区网站，不仅限于某一特定语言，对于跨学科或多元化技能培养也具有很高的参考价值。
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内容概要：本文档是一份详细的GO语言教程，涵盖了Go语言的基础语法、数据类型、控制结构、函数、结构体、接口以及并发编程等多个方面。主要内容包括Go语言的基本概念和历史背景、环境配置、基本语法（如变量、数据类型、控制结构）、函数定义与调用、高级特性（如闭包、可变参数）、自定义数据类型（如结构体、接口）以及并发编程（如goroutine、channel、select）等内容。每部分内容都附有具体的代码示例，帮助读者理解和掌握相关知识点。 适合人群：具备一定编程基础的开发者，尤其是希望深入学习和应用Go语言的技术人员。 使用场景及目标：①初学者通过本教程快速入门Go语言；②有一定经验的开发者系统复习和完善Go语言知识；③实际项目开发中利用Go语言解决高性能、高并发的编程问题。 阅读建议：本文档全面介绍了Go语言的各项基础知识和技术细节，建议按章节顺序逐步学习，通过动手实践代码示例加深理解。对于复杂的概念和技术点，可以通过查阅更多资料或进行深入研究来巩固知识。
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