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: #tinyaya

当前筛选 #tinyaya清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9545 · 18.02.2026 г., 15:34

Tiny Aya: семейство мультиязычных SLM. Cohere Labs выкатили семейство моделей Tiny Aya на 3 млрд. параметров с контекстным окном 8К, которое поддерживает 70+ языков. Семейство заявляется как достойный кандидат для локальных переводчиков, чат-ботов и образовательных тулзов в оффлайн-режиме. Если необходимо, чтобы было быстро, локально и переводить суахили или кхмерский лучше, чем Llama - это вот оно. 🟡Фишка релиза в дата-инжиниринге. Tiny Aya учили на 6 трлн. токенов, а проблему нехватки данных для редких языков решали через синтетику от моделей-учителей (своя Command R + DeepSeek-V3). Вместо того чтобы учить одну модель всему сразу, разбили данные на языковые кластеры (Европа, Азия, Африка и т.д.) и дотюнивали отдельные ветки, после чего смержили эти региональные чекпоинты в глобальную модель Tiny Aya Global. 🟡Состав семейства Tiny Aya Global: Универсальный чекпоинт для всех языков. Tiny Aya Earth: Африка и Западная Азия. Tiny Aya Fire: Южная Азия. Tiny Aya Water: Азиатско-Тихоокеанский регион и Европа. Мы тут GGUF: Есть к каждой версии в 4, 8 и 16-бит. iOS и Android: модели доступны в PocketPal 🟡Результаты тестов Global-версия бьет Gemma 3-4B в 46 языках из 61 на бенче WMT24++. На iPhone 17 Pro выдает 32 токена/сек, на стареньком iPhone 13 - около 10 токенов/сек в квантовании Q4_k_m. Самый высокий показатель безопасности (91.1%) среди конкурентов (Qwen3-4B, Ministral-3-3B). 🟡Капля реализма Это 3B модель. В сложных задачах она очевидно хуже или где-то рядом с одноклассниками, чудес ждать не стоит. Несмотря на заявленное разнообразие, английский язык занимает львиную долю датасета во всех кластерах. При сильном сжатии (ниже Q4) качество начинает заметно страдать, особенно на редких языках. 📌Лицензирование: CC-BY-NC-4.0 License. 🟡Блогпост 🟡Набор моделей 🟡Техотчет 🟡Demo @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#SLM#TinyAya#Cohere