TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1088 · 29.04

Нейросеть очень не любит соблюдать DRY, поэтому её частенько нужно заставлять отдельной командой обернуть повторяющуюся логику в методы, вынести константы в конфиги итд. Но вот еще забавная вещь. Я тут делаю софт для чтения данных по ModbusRTU, и кодом на питоне эмулирую устройство, чтобы читать его потом кодом на сишарпе. У устройства есть 16-битные регистры. Если нужно записать int32 или float, используются два последовательных регистра. В общем, пишу в эмулятор, а при чтении какая-то чушь, все числа другие. Поменял порядок байт, всё равно чушь. Несколько часов отладки. Описываю нейросети проблему, она всякое пытается сделать, и нифига. В основном тоже байты местами меняет, то туда, то обратно. Нет результата. Потом я вычитал сразу пару десятков регистров подряд и вижу, что они смещены на единицу. Проверил: и правда, в эмуляторе пишешь в регистр 2277, а при чтении это число в регистре 2278. Проверил внешней программой: ошибка именно в эмуляторе, читается правильно. Лезу в гитхаб той питоновой библиотеки, которую нейросеть предложила. Нахожу старый закрытый issue с такой же жалобой, а там в ответ: "as intended due to historical reasons...". Сетка даже предположить не могла, что кожаные мешки просто хрень сделали. Даже не смотрела в эту сторону, с её точки зрения библиотека должна была работать без ошибок. Так что пока нейронки не могут, так сказать, думать за пределами коробки, а мы можем. Но когда-нибудь научатся, конечно. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #batchvideoencoder

当前筛选 #batchvideoencoder清除筛选

✈️VvEnc | 拖个文件夹进去就批量转 MP4,还能保留原目录结构 🏷 检索标签:#BatchVideoEncoder#VvEnc#视频转码#FFmpeg#视频#MP4 ⭐️ 详情介绍:真正在剪辑前后折磨人的不是转一条视频,而是“十几二十条一起转还得盯着别翻车”,这个基于 PyQt5 + FFmpeg 的批量编码工具就专门治这种活——文件/文件夹直接拖放进来排队跑,多格式输入统一输出 MP4,还会把原来的目录结构给你原样保留,你不用再手动建文件夹对齐素材;队列状态、单文件进度和整体进度都能看到,失败/挂起这种也能在任务里管理 注意:它本质还是 FFmpeg 前端,编码质量和体积最终看你选的参数,想“又小又清晰”就别偷懒,先用一小批样本试跑一轮更稳 📖Github · 🪟Releases下载 😌频道 |🙂群聊 |😋中文包 |☺️搜索