TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки
Назад кон каналите

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

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

Погледај објаваПогледај оригинал

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: #perch

当前筛选 #perch清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8288 · 16.08.2025 г., 12:01

Најди сличноПогледај

🎧 Perch 2.0 — AI, который слушает природу и спасает вымирающие виды. DeepMind выпустили Perch 2.0 — компактную supervised-модель для биоакустики. Без миллиардов параметров, без сложного self-supervised обучения — просто аккуратная модель, которая побила все бенчмарки и уже работает в полевых исследованиях. 🌱 Почему это важно Звуки природы — это источник данных о биоразнообразии. По аудиозаписям можно понять: - какие животные живут в лесу, - сколько их, - размножаются ли они, - не вытесняются ли они человеком. Но расшифровка аудио — адский труд: в одном часе записи из тропиков десятки накладывающихся голосов. 🐦Что умеет Perch 2.0 Perch 2.0 — универсальный эмбеддер для звуков животных. Берёт 5 секунд аудио → выдаёт вектор, с которым можно: - находить похожие записи, - кластеризовать звуки, - обучать простой классификатор для новых видов (few-shot). ⚡ Работает без GPU и без дообучения. 🛠 Архитектура - Основa: EfficientNet-B3 (12M параметров). - Три головы: 1. Классификация ~15k видов. 2. Прототипная — создаёт семантические логиты для distillation. 3. Source prediction — угадывает источник записи. - Обучение в два шага: 1. Прототипная голова учится сама. 2. Её логиты становятся soft-label’ами для основной (**self-distillation**). 📊 Результаты - SOTA на BirdSet и BEANS (ROC-AUC, mAP). - Отличная переносимость на морских данных (киты, дельфины), которых почти не было в тренировке. - Всё это — без fine-tuning, только фиксированные эмбеддинги. Главный вывод Perch 2.0 показывает, что: 🟢 качественная разметка, 🟢 простая архитектура, 🟢 чёткая постановка задачи могут быть важнее, чем «бесконечные параметры» и сложные LLM. 🌍 Что это меняет - Биологам — быстрый анализ джунглей Бразилии или рифов без написания своих моделей. - ML-инженерам — наглядный пример, как обучать компактные сети без потери качества. - Исследователям — напоминание: не всегда нужен GPT-4, чтобы сделать полезный инструмент. 🟠Github: https://github.com/google-research/perch-hoplite 🟠Подробнее: https://deepmind.google/discover/blog/how-ai-is-helping-advance-the-science-of-bioacoustics-to-save-endangered-species/ 🟠Статья: http://arxiv.org/abs/2508.04665 @ai_machinelearning_big_data #DeepMind#AI#Bioacoustics#MachineLearning#Perch#Ecology

Hashtags

#deepmind#ai#bioacoustics#machinelearning#perch#ecology