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: #sft

当前筛选 #sft清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8851 · 24.10.2025 г., 22:00

🧠 Карпаты показал, как добавить новую функцию в мини-LLM nanochat d32, сравнив её «мозг» с мозгом пчелы. Он обучил модель считать, сколько раз буква r встречается в слове strawberry, и использовал этот пример, чтобы показать, как можно наделять маленькие языковые модели новыми навыками через синтетические задачи. Сначала генерируются диалоги: «Сколько букв r в слове strawberry?» и правильные ответы. После этого модель проходит дообучение (SFT) или обучение с подкреплением (RL), чтобы закрепить навык. Карпаты объясняет, что для маленьких моделей важно продумывать всё до мелочей, как разнообразить запросы, как устроена токенизация и даже где ставить пробелы. Он показывает, что рассуждения лучше разбивать на несколько шагов, тогда модель легче понимает задачу. Nanochat решает задачу двумя способами: — логически, рассуждая пошагово; — через встроенный Python-интерпретатор, выполняя вычисления прямо внутри чата. Идея в том, что даже крошечные LLM можно «научить думать», если правильно подготовить примеры и синтетические данные. 📘 Разбор: github.com/karpathy/nanochat/discussions/164 @ai_machinelearning_big_data #AI#Karpathy#Nanochat#LLM#SFT#RL#MachineLearning#OpenSource