TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #164 · 14 окт.

🙄Разминка для ума! Треугольник Серпинского, интересная фигура которую построить достаточно просто. Алгоритм такой: 1. создаём любые 3 точки на плоскости 2. из этих точек случайно выбираем любую, как начальную 3. случайно выбираем любую точку из этих же трёх точек как цель 4. перемещаемся в сторону цели на половину расстояния 5. повторяем бесконечно с пункта 3 Если сделать достаточно много итераций то вырисовывается интересная фигура. Треугольник, в который вписаны более мелкие треугольники. Это самый настоящий фрактал! Я собрал пример построения такой фигуры на базе Qt. 🌎 Код можно посмотреть здесь. С помощью paintEvent я рисую точки по озвученному алгоритму. Каждые 10 секунд либо по клику на виджете строится следующий треугольник. Особенности примера: 🔸 Атрибут Qt.WA_OpaquePaintEvent позволяет сохранить то, что было нарисовано в прошлой итерации. Таким образом мы видим постепенное наполнение точек а не мелькающую одну точку. 🔸QTimer позволяет создавать отложенные вызовы один раз или с повторением через интервал. 🔸QColor.fromHsv() позволяет создать рандомный но предсказуемый цвет с помощью HSV схемы. Не слишком светлый и не слишком тёмный но всегда с разный. Рандомизации подвергается только смещение по цветовому кругу (Hue), яркость (Value) и насыщенность (Saturation) можно контролировать отдельно в своих пределах или оставить статичными. Обычный рандом цвета по RGB не даёт такой предсказуемый результат. 🔸 Каждый новый цикл с новым треугольником предварительно затемняет предыдущие через этот вызов painter.fillRect(rec, QColor(0, 0, 0, 100)) То есть полупрозрачный цвет. Таким образом, чем старше треугольник, тем он темней. Если сделать виджет фулскрин, то у нас получится некий ScreenSaver))) 🔸 Да, я знаю, что рисование в Qt не самый лучший способ сделать этот пример) Скорее всего самый НЕподходящий. Попробуйте сделать тоже самое но другими средствами. #qt#source#tricks

Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #lmstudio

当前筛选 #lmstudio清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9311 · 24.12.2025 г., 10:45

📌Тренируем FunctionGemma самостоятельно. LM Studio в коллаборации с Unsloth опубликовали подробный туториал по файнтюнингу недавно выпущенной Google модели FunctionGemma. FunctionGemma - уменьшенная версия Gemma (всего 270Ь параметров) для агентских сценариев и работы в качестве бэкенда приложений, которую можно запускать практически на любом устройстве. Гайд состоит из подробного описания всего процесса от обучения модели вызову инструментов до преобразования в GGUF-формат и последующего запуска его в LM Studio Туториал подойдет для локального трейна (Unsloth работает на NVIDIA, AMD и Intel), но есть и готовый Collab Notebook для тренировки в облаке. ⚠️ FunctionGemma не предназначена для использования в качестве прямой диалоговой модели. @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Tutorial#Unsloth#LMStudio

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65303 · 12.04.2026 г., 17:19

🚀 AI TRENDS | New Local Model Qwopus3.5-27B-v3 Released with High HumanEval Score Developer Jackrong has introduced Qwopus3.5-27B-v3, a local model designed to operate on a single consumer GPU. According to NS3.AI, this model boasts an impressive 95.73% score on HumanEval. The Qwopus3.5-27B-v3 is distilled from Claude Opus 4.6-style reasoning and is available in GGUF format for use with LM Studio or llama.cpp. #AI#Qwopus3.5 #HumanEval#Jackrong#ClaudeOpus#GGUF#LMStudio#llama_cpp#AITrends

是芙莉莲

@ireallyhatetheworld · Post #1459 · 16.03.2026 г., 13:23

Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Uncensored-Distilled-GGUF: 面向本地部署的轻量级创意与推理模型 🔞可用于本地涩涩等场景 • 基于 Qwen 3.5 9B,并融入 Claude Opus 4.6 蒸馏思路,主打更强的创意表达、对话表现与角色扮演场景 • 提供 GGUF 与低显存友好的 Q4_K_M 量化版本,作者反馈在 RTX 3060 12 GB 上可达约 38 tok/s,适合本地聊天、游戏 NPC 与 Home Lab 部署 • 默认关闭 thinking 以提升通用聊天体验,需要时可在 LM Studio 中手动开启;模型采用 Apache 2.0 许可证,便于社区测试与二次集成 https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1runlpf/qwen359bclaude46opusuncensoreddistilledgguf #AI#Uncensored#本地大模型#模型蒸馏#GGUF#Qwen#Claude#LMStudio#量化模型#低显存部署#角色扮演#LocalLLaMA