TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #175 · 30 окт.

В прошлом посте говоря "Все вызовы теперь одинаковы" я несколько слукавил. Всё-таки есть в этом зоопарке версий некоторая несовместимость вызов которой просто так не унифицировать. Эти моменты вынесены в отдельный модуль QtCompat (compatibility). Там не так много функций но они довольно полезны. Этот модуль содержит унификаци модуля shiboken2, функций loadUi, translate и несколько переименованных функций классов или изменённую сигнатуру аргументов и возвращаемых значений. Это единственное исключение из правила когда вам потребуется где-то изменить свой код кроме импортов и этот код не похож на обычный код PySide2. Например, в PyQt4 и PySide есть метод QHeaderView.setResizeMode Для PyQt5 и PySide2 они были благополучно переименованы в QHeaderView.setSectionResizeMode Чтобы применить этот метод следует использовать такой код from Qt import QtCompath header = self.horizontalHeader() QtCompat.QHeaderView.setSectionResizeMode(header, QtWidgets.QHeaderView.Fixed) Унификация загрузки UI файлов: # PySide2 from PySide2.QtUiTools import QUiLoader loader = QUiLoader() widget = loader.load(ui_file) # PyQt5 from PyQt5 import uic widget = uic.loadUi(ui_file) # Qt.py from Qt import QtCompat widget = QtCompat.loadUi(ui_file) Хорошо что таких моментов не много и их легко запомнить. Полный список можно посмотреть в таблице. #qt#tricks

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #graphcast

当前筛选 #graphcast清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #168 · 19.11.2023 г., 10:21

🌟AI Sunday Wonders:GraphCast Revolutionizes Global Weather Prediction Hello, everyone! In a groundbreaking stride, Google DeepMind, through its AI model GraphCast, has elevated weather forecasting to new heights. This machine-learning marvel not only outshines conventional weather prediction models but accomplishes the feat on a standard desktop computer, producing more accurate forecasts in a matter of minutes. Traditional weather prediction relies on numerical weather prediction (NWP), an energy-intensive process running on supercomputers. GraphCast, however, utilizes machine learning, demonstrating superior speed and precision. It competes with, and often surpasses, established models like Huawei's Pangu-weather and the gold-standard NWP system at the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). GraphCast's training involved learning from past global weather estimates, forming links between various weather variables. Impressively, it predicts future weather six hours ahead using the current state and estimates from the past six hours. This process allows GraphCast to forecast up to ten days ahead in less than a minute. The AI model demonstrates exceptional performance in predicting severe weather events, including the paths of tropical cyclones and extreme temperature episodes. It outperforms existing models in more than 99% of measurements, particularly excelling in the troposphere—the atmospheric layer closest to Earth's surface. #AISundayWonders#DeepMind#GraphCast#WeatherForecasting