TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #176 · 2 ное.

Модуль Qt․py это не просто текстовый модуль, его компоненты генерируются на лету в зависимости от ситуации. Поэтому ваша любимая IDE не сможет качественно сообразить автокомплиты под этот модуль. Решение здесь более чем очевидно, надо сделать stubs-файлы. Это файлы с расширением .pyi, описывающие содержимое модуля но не имеющие рабочего кода. Ну что, готовы потратить пару месяцев своей жизни чтобы описать все классы Qt и их методы? 😭 Расслабьтесь, за вас это уже сделали добрые люди. Спасибо Fredrik Averpil ! Качаем здесь ⬇️ https://github.com/fredrikaverpil/Qt.py/tree/stubs/stubs/Qt Не думаю что стоит устанавливать Qt․py из этого репозитория. Он там не обновляется. Так что забираем только файлы .pyi. За актуальность этих файлов тоже не ручаюсь, но большинство методов там имеются. Установка: 🔸 Вариант 1: - находим куда установлен сам модуль Qt․py, это будет одинокий файл который так и называется Qt․py - кидаем директорию рядом с ним (если есть доступ на запись). Должно получиться так: 📁 site-packages\ 📄 Qt.py 📁 Qt\ ... 🔸 Вариант 2 - копируем директорию Qt куда угодно - пробиваем путь к ней в настройках энвайронмента в переменную PATH так, чтобы путь был ДО директории Qt. Закинуть можно и в свою домашнюю директорию. Если скопируете сюда: ~/stubs/Qt То переменную пишем так export PATH=~/stubs:${PATH} После этого IDE должна распарсить stubs-файлы и автокомплиты появятся 😎 #qt#libs#tricks

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #digitalgovernance

当前筛选 #digitalgovernance清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #546 · 10.04.2025 г., 07:04

🇪🇺📖Algorithmic Management in the EU: A Structural Shift in Labor Governance The European Commission’s Directorate-General for Employment has released a study on algorithmic management (AM), offering the most comprehensive analysis to date of how digital systems are transforming workforce governance. Covering everything from recruitment and task allocation to performance evaluation and contract termination, the study shows that around 25% of EU enterprises — especially large private companies — are already using AM tools, with adoption expected to rise by 3–6% annually over the next decade. This multi-year research project, developed with input from social partners, academics, and industry leaders, highlights both operational efficiencies and significant legal and ethical challenges. Among them: threats to worker privacy, diminished autonomy, lack of transparency, and deskilling. While current EU legislation — including GDPR and anti-discrimination directives — offers partial coverage, the study identifies critical regulatory gaps. As algorithmic oversight becomes embedded in everyday management, the findings make one thing clear: governance must evolve just as fast as the technology it aims to regulate. #AIandLaw#EURegulation#DigitalGovernance