ncObj = NginxConfig() ncObj .set()

`NginxConfig()`是`pynginxconfig`库中的一个类，用于表示一个nginx配置文件。`set()`是该类的一个方法，用于设置nginx配置文件中的各项参数。您可以通过`set()`方法来修改nginx配置文件中的参数，例如：

ncObj = NginxConfig()

# 添加一个server块
server_block = ServerBlock()
server_block.add(ServerName('example.com'))
ncObj.add(server_block)

# 添加一个location块
location_block = LocationBlock('/static/')
location_block.add(Internal())
location_block.add(Alias('/var/www/static/'))
ncObj.add(location_block)

# 设置worker_processes参数
ncObj.set(WorkerProcesses(4))

以上代码将会创建一个nginx配置文件，其中包含一个server块和一个location块，同时设置了`worker_processes`参数为4。您可以根据自己的需求来设置参数。

相关问题

hive> set hive.cli.print.header=true;set hive.cli.print.current.db=true;set hive.cli.print.row.to.vertical=true;set mapred.output.encoding=UTF-8;set mapred.input.encoding=UTF-8;set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat;set hive.exec.compress.output=false;set hive.exec.compress.intermediate=false;set hive.vectorized.execution.enabled=true;set hive.vectorized.execution.reduce.enabled=true;set hive.vectorized.execution.reduce.groupby.enabled=true; Query returned non-zero code: 1, cause: hive configuration hive.cli.print.row.to.vertical does not exists. hive (default)>

抱歉，之前提供的配置有误，可能是因为不同版本的Hive配置不同。以下是一组通用的配置，可以尝试在Hive中执行：

set hive.cli.print.header=true;
set hive.cli.print.current.db=true;
set hive.cli.print.row.to.vertical=false;
set mapred.output.encoding=UTF-8;
set mapred.input.encoding=UTF-8;
set hive.input.format=org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveInputFormat;
set hive.exec.compress.output=false;
set hive.exec.compress.intermediate=false;
set hive.vectorized.execution.enabled=true;
set hive.vectorized.execution.reduce.enabled=true;
set hive.groupby.skewindata=true;

这组配置可以将Hive的输出编码方式设置为UTF-8，并启用一些Hive的优化方式。如果还有其他问题，请告诉我。

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU') tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)

这段代码的作用是列出所有可用的物理GPU设备，并设置GPU内存动态增长模式，以便在需要更多GPU内存时自动分配。

首先，`tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')`会列出所有可用的物理GPU设备。

然后，`tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)`会将第一个GPU设备的内存动态增长模式设置为 True。这意味着当需要更多GPU内存时，TensorFlow会自动分配额外的内存，而不是在程序开始运行时分配所有内存。这样可以避免内存浪费，并确保程序在需要更多内存时不会崩溃。