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: #rrncb

当前筛选 #rrncb清除筛选

🚀 20 августа 2025 Стартует RRNCB – Russian RAG Normative – Corporate Benchmark, первый российский открытый бенчмарк для оценки RAG-решений при работе с нормативной, правовой и технической документацией компаний. Почему это важно? ✅ На рынке десятки RAG-решений, но нет методики и инструмента оценки и сопоставления характеристик RAG сервисов, оценить их качество очень трудно. ✅RRNCB – это первый продуктовый бенчмарк, цель которого провести комплексную оценку Retrieval augmented generation продуктов для работы с корпоративной и технической документацией. ✅ Специально создан для оценки систем, работающих с русскоязычными нормативами, кодексами, ГОСТами и корпоративными документами. ✅ Открытость и прозрачность: методики оценки и данные будут в открытом доступе. Сравнение проходит по ключевым метрикам (ROUGE, LLM-судья, скорость, качество уточняющих вопросов). Участие. 📋Приглашаем ИИ компании к участию в бенчмарке RRNCB со своими RAG-решениями и продуктами. Заполните заявку на участие. В вашем распоряжении будут: • Независимый лидерборд. • Управление сабмитами. • Возможность тестировать сабмиты до отправки в лидерборд. • Разделение сабмитов на категории cloud и on-prem. 🗓Даты проведения: Запуск: 20 августа Регистрация RAG решений участников: до 3го сентября Результаты: 20 сентября. Почему стоит участвовать. • Участие в открытом бенчмарке — это стратегическая инвестиция для владельца продукта. Вы перестаете просто говорить, что ваш продукт «лучший». Вы доказываете это на объективных метриках в сложных, приближенных к реальности условиях. Это самый мощный аргумент для сомневающихся клиентов, который резко повышает доверие. • Попадание в топ лидерборда — это готовый повод для PR. • Реальные запросы и строгая оценка бенчмарка действуют как мощный стресс-тест. Выявляются проблемы, которые можно было не заметить на внутренних тестах. • Результаты бенчмарка — это не просто цифры, а конкретные данные для вашей R&D-команды. • Экономия ресурсов на собственном тестировании. Бенчмарк предоставляет инфраструктуру и датасеты готовыми, вместе с продуманной методологией оценки. Подробнее о бенчмарке:https://fractalagents.ai/rrncb-rag-benchmark/ Инициатор проведения бенчмарка - ООО Аватар Машина. #RAG#AI#RRNCB#Benchmark#ИскусственныйИнтеллект#OpenSource