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: #thirdpartyllm

当前筛选 #thirdpartyllm清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65378 · 13.04.2026 г., 03:10

🚀 AI TRENDS | University of California Study Reveals Security Risks in Third-Party LLM Routers Researchers at the University of California have identified security vulnerabilities in 26 third-party large language model (LLM) routers, which can potentially inject malicious code or steal credentials from AI agent traffic. According to NS3.AI, the study highlighted that one of these routers was able to drain Ether from a decoy wallet, although the reported financial loss remained under $50. The research paper cautioned developers who utilize AI coding agents for smart contracts or wallets, noting that private keys or seed phrases could be exposed when requests are routed through unscreened routers. #AI#securityrisks#thirdpartyLLM#maliciouscode#credentials#AIagents#UCstudy#smartcontracts#wallets#privatekeys#seedphrases#cybersecurity#ETH