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 3 слични објави

Пребарај: #mllm

当前筛选 #mllm清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15062 · 15.08.2025 г., 12:30

#python#mllm#point_clouds#scene_understanding#spatial_intelligence SpatialLM is a powerful 3D language model that turns complex 3D point cloud data from videos, RGBD images, or LiDAR into clear, structured 3D scene layouts showing walls, doors, windows, and objects with labels. It works without needing special equipment and can detect user-specified object categories. This helps you understand and analyze indoor spaces better, useful for robotics, navigation, and 3D design. You can run it on your data, visualize results, and even customize detection tasks easily, making 3D scene understanding more accessible and flexible for many applications. https://github.com/manycore-research/SpatialLM

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15528 · 28.02.2026 г., 12:00

#python#agent#android#app#automation#copilot#gui#mllm#mobile#mobile_agents#multimodal#multimodal_agent#multimodal_large_language_models Mobile-Agent-v3.5 is Alibaba's top GUI agent family using GUI-Owl 1.5 models (2B to 235B sizes) for automating desktop, mobile, and browser tasks like stock checks, bookings, or document creation with planning, reflection, and memory. Try free online demos on ModelScope or Bailian, or use limited-time APIs—no setup needed. It leads 20+ benchmarks for real-world use. You benefit by saving time on repetitive tasks, boosting productivity, and handling complex operations hands-free across devices. https://github.com/X-PLUG/MobileAgent

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14639 · 27.04.2025 г., 13:00

#python#agent_computer_interface#ai_agents#computer_automation#computer_use#grounding#gui_agents#in_context_reinforcement_learning#memory#mllm#planning#retrieval_augmented_generation Agent S2 is a smart AI assistant that handles computer tasks by breaking them into smaller steps and using specialized tools for each part, making it highly adaptable and efficient across different systems like Windows and Android. It outperforms other AI tools in completing complex tasks, learns from experience, and adjusts plans as needed, helping users automate digital work more reliably and effectively. https://github.com/simular-ai/Agent-S