TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Mathshub: интенсив по математике и Python (aug '22)

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonmathaug22 · Post #33 · 19 сеп.

❗️ВАЖНО❗️ 🎾Обратная связь по четвертой неделе интенсива Оставить отзыв на занятия прошлой недели 12 и 15 сентября можно по ссылке: https://forms.gle/HCXZb1B8q77FoGDy8 🎾Обновления в домашних заданиях В домашней работе №3: – исправили ответы на вопросы №2 и №7 – добавили дополнительные 2 попытки, чтобы вы могли снова выполнить откорректированный тест (итого 5 разрешенных попыток) – продлили дедлайн до 24 сентября 23:59 (мск) В домашней работе №4: – поправили прием ответа на вопрос №12 (ранее у некоторых студентов возникали трудности) – добавили дополнительные 2 попытки, чтобы вы могли снова выполнить откорректированный тест (итого 5 разрешенных попыток) – дедлайн остается тем же: 30 сентября 23:59 (мск) 🎾 У меня возникают разные вопросы по задачам — к кому обратиться? К хелперам в Discord-комьюнити: мы раздали роль helpers тем, кто готов помогать начинающим с нуля. Хелперы отображаются красным цветом. Создали 10 мини-групп с 2-3 хелперами в каждой. В ближайшее время начнем распределять по мини-группам студентов, которые оставили реакции под постом о наборе в мини-группы начинающих. Этот пост находится в последнем закрепленном сообщении на канале #python-и-математика: реакции все еще можно оставить, если вы хотите в мини-группу. Хорошей недели! Команда Mathshub

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #image2text

当前筛选 #image2text清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15596 · 02.04.2026 г., 13:30

#python#glm#image2text#ocr GLM-OCR is a top 0.9B-parameter model for accurate OCR on complex documents like tables, code, formulas, seals, and receipts, scoring 94.62 on OmniDocBench V1.5. Install via `pip install glmocr`, use cloud API (no GPU needed) or self-host with vLLM/SGLang for fast, low-cost inference, and get JSON/Markdown outputs easily via CLI or Python. You benefit from quick, robust document parsing that saves time, cuts compute costs, and integrates simply into your apps for real-world tasks. https://github.com/zai-org/GLM-OCR