Для тех кто пишет расширения на PyQt/PySide для CG-софтов.
Когда я только начинал писать тулзы под Maya (тогда еще версия 2010-2011) мне приходилось ручками ставить PyQt4 под Maya. Даже написал мануалы по установке на своём сайте. Но потом стал доступен из коробки PySide и позже он обновится до PySide2. Для некоторых систем была поддержка PyQt5.
И как простому разработчику поддерживать этот зоопарк? Ведь хочется чтобы тул работал на любой версии (вы тоже делали модуль что-то типа import_qt.py?😁)
На помощь приходит проект Qt.py который поставил себе цель унифицировать использование Qt-биндингов вне зависимости от среды где запускается код. Те, кто давно пишут на Qt, скорее всего знают этот проект.
Он стал стандартом для CG-индустрии и используется в топовых студиях и проектах.
Qt․py помогает запускать один и тот же код на разных платформах с разными вариантами Qt-библиотек. Это может быть как интеграция в CG-софт, так и переносимость стендалонов между разными платформами с разными версиями Python.
Я решил рассказать о некоторых особенностях работы с этой библиотекой.
Сегодня о том, как установить и использовать Qt․py и что это вам даёт.
Установка
pip install Qt.py
Чтобы начать использовать Qt․py в коде достаточно заменить импорт вашего варианта Qt-биндинга на Qt․py
from [PySide|PyQt4|PySide2|PyQt5] import QtWidgets
=>
from Qt import QtWidgets
Теперь ваш код будет поддерживать любой вариант биндинга Qt в Python.
При этом не потребуется использовать if-else конструкции под разные версии. Все вызовы теперь одинаковы.
Всё что нужно сделать, это написать его по правилам PySide2. Именно эта версия была взята за основу.
Приоритет импорта такой:
1. PySide2
2. PyQt5
3. PySide
4. PyQt4
Что именно загрузилось можно посмотреть в переменной __binding__
>>> import Qt
>>> Qt.__binding__
'PySide2'
Приоритет имопрта можно изменить через переменные QT_PREFERRED_BINDING и QT_PREFERRED_BINDING_JSON. Причем под каждый проект оверрайды можно настраивать индивидеально.
#qt#libs
【🤖 AI|DeepMind × 韓國 MOU:首海外 AI 校園、Hassabis 親簽】
Google DeepMind 4/27 在首爾簽 MOU,建立首座海外 AI 校園、5 月啟動國家級 AI 科學研究中心,瞄準生命科學、氣候、AI for Science 三軸。
#DeepMind#AlphaGo#韓國
📍閱讀全文:
https://abmedia.io/deepmind-korea-government-mou-ai-campus-alphago-decade
AI 正在重塑世界顶级围棋选手们的思考方式
AI正在深刻改变围棋运动。Google DeepMind 的 AlphaGo 在 2016 年击败李世石后,AI 彻底颠覆了围棋的策略和训练方式。职业棋手现在依赖 AI 程序如 KataGo 进行训练,模仿 AI 的棋步,并分析比赛。尽管 AI 改变了比赛风格,导致开局策略同质化,但它也为女性棋手提供了更多机会,并促进了训练的 democratizing。顶级棋手如申真绪正在利用 AI 提升水平,但同时也面临着理解 AI 思考方式的挑战。尽管 AI 已经超越了人类棋手,但人们仍然更喜欢观看人类之间的比赛,因为人类比赛更能展现个性、创造力和戏剧性。MIT Technology Review
🏷#AI#Go#AlphaGo#KataGo
📢频道👥群组📝投稿
🏆 AI texnologiyalarining asoschilari Turing mukofotini qo‘lga kiritdi!
AI sohasidagi eng nufuzli mukofot — Turing mukofoti («kompyuter sohasidagi Nobel») bu yil Richard Sutton va Andrew Barto’ga topshirildi. Ularning 80-yillardagi tadqiqotlari bugungi sunʼiy intellektning asosini tashkil qilgan. Aynan ular yaratgan texnologiya (reinforcement learning — mashina o‘z tajribasidan o‘rganishi) AlphaGo va ChatGPT kabi loyihalar paydo bo‘lishiga sabab bo‘lgan.
🔸Mukofot qiymati — 1 million dollar.
Kelajak haqida ikki olimning fikrlari farqli: biri sunʼiy intellekt insoniyatga katta foyda olib kelishiga ishonadi, ikkinchisi esa ehtiyotkor bo‘lish kerakligini aytmoqda.
#Turing#Mukofot#AlphaGo#ChatGPT#SuniyIntellekt
📡@kunuzai