Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #156 · 2 окт.

Те, кто в Python не первый день, хорошо знают, что на число можно умножить не только число, но и другие типы. Главное, чтобы у этих типов была реализация такой операции. # list >>> [1] * 3 [1, 1, 1] # tuple >>> (2, 3) * 3 (2, 3, 2, 3, 2, 3) # string >>> "A" * 3 "AAA" Так работает полиморфизм стандартных типов. Интересно здесь то, что это сработает и в том случае, когда порядок операндов обратный. То есть int умножить на [тип]. # list >>> 3 * [1] [1, 1, 1] # tuple >>> 3 * (2, 3) (2, 3, 2, 3, 2, 3) # string >>> 3 * "A" "AAA" Если хотите реализовать такое поведение в ваших классах то следует помнить два момента: 1. Если множитель справа, то вам нужно реализовать метод __mul__, наш класс это первый операнд, то есть слева. myType * 3 2. Если множитель слева, то вам нужно реализовать метод __rmul__, наш класс это второй операнд, справа. 3* myType Всё тоже самое можно делать и для других математических операторов. И если в этом примере действие и результат будут фактически одинаковыми, то бывают ситуации, когда это не так. Например, при умножении матриц имеет значение порядок операндов. Для других операторов, таких как деление или сдвиг, очень важно кто с какой стороны находится. >>> 2/4, 4/2 (0.5, 2.0) >>> 2<<3, 3<<2 (16, 12) >>> 100%15, 15%100 (10, 15) #tricks#basic

Hashtags

#tricks #basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #documentai

当前筛选 #documentai清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9070 · 25.11.2025 г., 12:11

Најди слично Погледај

⚡️ HunyuanOCR: открытая OCR-модель, которая рвёт бенчмарки при размере всего 1B Tencent выложила в open-source новую модель HunyuanOCR. Это компактная, быстрая и полностью готовая end-to-end система для OCR, построенная на мультимодальной архитектуре Hunyuan. Главное - при размере только 1 миллиард параметров она показывает результаты уровня крупных моделей и стоит в разы дешевле в запуске. ⚡ Топ по бенчмаркам • 860 на OCRBench среди всех моделей до 3B • 94.1 на OmniDocBench - лучший результат в задачах распознованяисложных документов 🌐 Что умеет HunyuanOCR Модель закрывает практически все типы OCR задач • текст на улицах, витринах, табличках • рукописный текст и художественные шрифты • сложные документы: таблицы, формулы, встроенный HTML и LaTeX • субтитры в видео • перевод текста на фото end-to-end сразу на 14 языков Это не каскадный пайплайн, а единое решение Один запрос и одно инференс-прогон дают готовый результат. Это быстрее, надёжнее и удобнее, чем традиционные OCR-цепочки. 📌 Project Page web: https://hunyuan.tencent.com/vision/zh?tabIndex=0 mobile: https://hunyuan.tencent.com/open_source_mobile?tab=vision&tabIndex=0 🔗GitHub https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR 🤗 Hugging Face https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR 📄 Technical Report https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR/blob/main/HunyuanOCR_Technical_Report.pdf @ai_machinelearning_big_data #HunyuanOCR#TencentAI#OCR#VisionAI#DeepLearning#Multimodal#AIModels#OpenSourceAI#ComputerVision#DocumentAI

Hashtags

#hunyuanocr #tencentai #ocr #visionai #deeplearning #multimodal #aimodels #opensourceai #computervision #documentai