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 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