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 1 слични објави

Пребарај: #rrncb

当前筛选 #rrncb清除筛选

🚀 20 августа 2025 Стартует RRNCB – Russian RAG Normative – Corporate Benchmark, первый российский открытый бенчмарк для оценки RAG-решений при работе с нормативной, правовой и технической документацией компаний. Почему это важно? ✅ На рынке десятки RAG-решений, но нет методики и инструмента оценки и сопоставления характеристик RAG сервисов, оценить их качество очень трудно. ✅RRNCB – это первый продуктовый бенчмарк, цель которого провести комплексную оценку Retrieval augmented generation продуктов для работы с корпоративной и технической документацией. ✅ Специально создан для оценки систем, работающих с русскоязычными нормативами, кодексами, ГОСТами и корпоративными документами. ✅ Открытость и прозрачность: методики оценки и данные будут в открытом доступе. Сравнение проходит по ключевым метрикам (ROUGE, LLM-судья, скорость, качество уточняющих вопросов). Участие. 📋Приглашаем ИИ компании к участию в бенчмарке RRNCB со своими RAG-решениями и продуктами. Заполните заявку на участие. В вашем распоряжении будут: • Независимый лидерборд. • Управление сабмитами. • Возможность тестировать сабмиты до отправки в лидерборд. • Разделение сабмитов на категории cloud и on-prem. 🗓Даты проведения: Запуск: 20 августа Регистрация RAG решений участников: до 3го сентября Результаты: 20 сентября. Почему стоит участвовать. • Участие в открытом бенчмарке — это стратегическая инвестиция для владельца продукта. Вы перестаете просто говорить, что ваш продукт «лучший». Вы доказываете это на объективных метриках в сложных, приближенных к реальности условиях. Это самый мощный аргумент для сомневающихся клиентов, который резко повышает доверие. • Попадание в топ лидерборда — это готовый повод для PR. • Реальные запросы и строгая оценка бенчмарка действуют как мощный стресс-тест. Выявляются проблемы, которые можно было не заметить на внутренних тестах. • Результаты бенчмарка — это не просто цифры, а конкретные данные для вашей R&D-команды. • Экономия ресурсов на собственном тестировании. Бенчмарк предоставляет инфраструктуру и датасеты готовыми, вместе с продуманной методологией оценки. Подробнее о бенчмарке:https://fractalagents.ai/rrncb-rag-benchmark/ Инициатор проведения бенчмарка - ООО Аватар Машина. #RAG#AI#RRNCB#Benchmark#ИскусственныйИнтеллект#OpenSource