wm title . "IO Placement" set x [expr {([winfo screenwidth .])/3}] set y [expr {([winfo screenheight .])/3}] wm geometry . +$x+$y 解释上述代码

这段代码使用Tcl/Tk编写，用于在窗口上设置标题和位置。

- wm title . "IO Placement"：这行代码设置当前窗口的标题为“IO Placement”。
- set x [expr {([winfo screenwidth .])/3}]：这行代码计算出屏幕宽度的1/3，并将其存储在变量x中。
- set y [expr {([winfo screenheight .])/3}]：这行代码计算出屏幕高度的1/3，并将其存储在变量y中。
- wm geometry . $x $y：这行代码设置当前窗口的位置为屏幕宽度的1/3和屏幕高度的1/3，以使窗口位于屏幕中央。

相关问题

Popup.Placement

Popup.Placement 是 WPF 中 Popup 控件的一个属性，用于指定 Popup 控件在屏幕上的位置。该属性可以设置为以下值之一：

- Bottom：Popup 控件的底部与目标元素的顶部对齐。
- Top：Popup 控件的顶部与目标元素的底部对齐。
- Left：Popup 控件的左边缘与目标元素的右边缘对齐。
- Right：Popup 控件的右边缘与目标元素的左边缘对齐。
- Center：Popup 控件在目标元素的中心位置显示。
- Mouse：Popup 控件在鼠标指针所在的位置显示。

此外，还可以通过设置偏移量来微调 Popup 控件的位置。例如，可以使用 HorizontalOffset 和 VerticalOffset 属性设置 Popup 控件相对于目标元素的水平和垂直偏移量。

tensorflow1.x gpu安装清华源

以下是在 Ubuntu 系统下使用清华源安装 TensorFlow 1.x GPU 版本的步骤：

1. 添加清华源

打开终端，输入以下命令：

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak    # 备份原 sources.list 文件
sudo gedit /etc/apt/sources.list

在文本编辑器中将原内容全部替换为以下内容：

deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ xenial-security main restricted universe multiverse

deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ xenial main
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ xenial main

保存并退出。

2. 安装依赖

在终端中输入以下命令：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-pip python3-dev python-virtualenv
sudo apt-get install libcupti-dev

3. 创建虚拟环境

在终端中输入以下命令：

virtualenv --system-site-packages -p python3 ~/tensorflow-gpu

其中，`~/tensorflow-gpu` 为虚拟环境的名称，可以自行修改。

4. 激活虚拟环境

在终端中输入以下命令：

source ~/tensorflow-gpu/bin/activate

5. 安装 TensorFlow

在终端中输入以下命令：

pip3 install --upgrade tensorflow-gpu==1.15

等待安装完成即可。

6. 验证安装

在终端中输入以下命令：

python

进入 Python 解释器后输入以下代码：

import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))

如果没有报错，则说明安装成功。

注意：如果在使用 TensorFlow 时遇到 CUDA 相关的问题，可以参考以下链接进行解决：

https://blog.csdn.net/weixin_41890118/article/details/82757829