TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #lpu
@eco_cn · Post #30006 · 18.03.2026 г., 03:41
在GTC 2026主题演讲结束后，英伟达CEO黄仁勋接受了Stratechery创始人Ben Thompson的专访： AI在过去一年跨越了一个关键门槛——推理能力的提升使模型首次开始产生真实的经济价值，而编程代理的爆发则是这一转变最清晰的体现。 生成式AI早期因幻觉问题难以商业化，而推理能力的引入使模型得以通过反思、检索与搜索实现"落地"，进而从提供信息跃升为真正完成任务。"搜索是一项没有人付费的服务，原因在于获取信息的门槛不足以让人掏钱。 在技术层面，由Vera Rubin GPU处理高FLOP的注意力计算，由Groq的 #LPU 架构承担需要极高token速率与极低延迟的部分。 黄仁勋将AI代理的工具使用分为两类： 一类是结构化工具，包括CLI、API和数据库查询； 另一类是非结构化工具，包括需要模型通过多模态感知操作网页界面的PC端应用。#英伟达 在两条路径上均有布局。
@eco_cn · Post #29990 · 18.03.2026 г., 01:25
华尔街点评GTC： #英伟达 GTC大会释放核心信号：AI算力的商业逻辑正在发生根本性重构——Token已成为新的大宗商品，而算力即收入。 美银认为，Blackwell系统相较上一代Hopper已实现每Token成本降低高达35倍，即将推出的Rubin系列有望在此基础上再降低2至35倍，这种持续压缩的Token成本曲线，是驱动需求规模化扩张的根本动力。 高盛快评，价值高达1万亿美元的数据中心 #AIDC 营收订单，远超市场普遍预期，有助于消除投资者对于AI资本开支可能已达“峰值”的担忧。其次，英伟达推出了Groq的LPX机架系统，此举进一步巩固了对推理市场的战略承诺。 郭明錤：2026至2027年 #LPU 出货量预计达400至500万台，较历史年产量暴增10倍。机架密度从64跃至256单元，背后的 #PCB 供应链同步迎来新周期——WUS印制电路或成最大赢家。