TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #110 · 3 јул.

Есть у QLabel есть одна особенность. Её минимальный размер определяется текстом, который в неё записан. Это приводит к тому что длинный текст принудительно увеличивает ширину интерфейса. В большинстве случаев это выглядит плохо. Как с этим бороться? 🔸 Обрезать текст заранее, задав лимит по длине строки. В этом случае мы теряем часть визуальной информации. Не всегда угадаешь нужный размер. В разных OS шрифт используется разный. 🔸 Делать перенос строки. Тогда мы получим изменение размера в другую сторону, что тоже поломает интерфейс. 🔸 Переопределить paintEvent() и сделать кастомный рендеринг текста. Можно, но слишком сложно для такой задачи. Проще всего обрезать текст под текущий размер виджета используя класс QFontMetrics. Он имеет готовый метод elidedText(), который просто вызываем по событию resizeEvent. Я также добавил установку ToolTip чтобы всегда можно было увидеть полный текст при наведении курсора. 🌎 Код здесь #qt#source

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #mlsys

当前筛选 #mlsys清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15091 · 24.08.2025 г., 11:30

#python#comfyui#diffusion#flux#genai#mlsys#quantization Nunchaku is a fast and efficient engine that runs 4-bit neural networks using a special method called SVDQuant, which compresses models to use less memory and speed up processing by 2 to 5 times compared to older methods. It supports advanced AI models for tasks like high-quality text-to-image generation and image editing, working best on modern NVIDIA GPUs. You can easily install and use it with ComfyUI, and it has active community support on Slack, Discord, and WeChat. This means you can generate or edit images quickly with less computing power, saving time and resources. It also offers tutorials and example workflows to help you get started smoothly. https://github.com/nunchaku-tech/ComfyUI-nunchaku

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15539 · 05.03.2026 г., 11:30

#python#agent#llm#llm_agent#llm_reasoning#machine_learning_systems#mlsys#reinforcement_learning#rl AReaL is a free, open-source system for fast asynchronous reinforcement learning to train large AI models in math, coding, search, and agents. It decouples generation and training for up to 2.77x speedup, stable performance, and easy setup on single or 1000+ GPUs with algorithms like GRPO/PPO. Install via git/pip, run examples like GSM8K math instantly. You benefit by building top AI agents affordably and quickly, reproducing results with shared data/models, saving time/money vs. slow synchronous tools. https://github.com/inclusionAI/AReaL