TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #173 · 28 окт.

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

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #deepseekr2

当前筛选 #deepseekr2清除筛选

DeepSeek R2: Ожидание затягивается.. ⏳ Ждали в апреле-мае релиза DeepSeek R2 (наш пост от апреля)? преемника невероятно популярной модели R1, обещавшего революцию в кодинге и неанглоязычных рассуждениях. Но, похоже, придется подождать дольше. Что случилось? Гендиректор DeepSeek Лян Вэньфэн недоволен результатами R2: модель пока не соответствует внутренним стандартам качества компании и сроки релиза снова не определены. Технические сложности: Быстрому запуску могут помешать не только требования к качеству, но и острая нехватка серверных чипов Nvidia в Китае из-за американских санкций. Облачные провайдеры опасаются, что спрос на мощную R2 может превысить их текущие возможности. Почему R2 так ждут? Потому что R1 – настоящий феномен! ➡️Майское обновление R1 (R1-0528) показало феноменальный прогресс в генерации кода! По данным LiveCodeBench, она вплотную приблизилась к топовым моделям OpenAI и обошла Grok 3 mini и Qwen 3! ➡️В феврале DeepSeek Chat привлек 524.7 млн посещений, обогнав ChatGPT и став самым быстрорастущим ИИ-инструментом в мире с долей рынка 12.12%! ➡️Пока DeepSeek шлифует R2, Илон Маск анонсировал релиз Grok 4 "вскоре после 4 июля" (ранее известная как Grok 3.5). Что это значит? DeepSeek явно не хочет выпускать "сырой" продукт, особенно на фоне успеха R1 и растущей конкуренции. Они стремятся сделать R2 по-настоящему прорывной. Однако задержки и проблемы с "железом" (чипы Nvidia) добавляют неопределенности. Ждать ли нам R2 этим летом? Или осенью? Делитесь мнениями в комментариях! #DeepSeek#DeepSeekR2#DeepSeekR1#ИскусственныйИнтеллект#ИИ#AI#Китай#Nvidia#Чипы#Reuters#TheInformation#Grok4#xAI#LiveCodeBench#Нейросети#БольшиеЯзыковыеМодели#LLM#NvidiaH100#Санкции https://t.me/semasci