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
🎉 Нашу статью приняли на EMNLP 2025 в Main Track.
💪 Выводим распознавание жестовых языков на новый качественный уровень. В статье достигаем state-of-the-art🌿 на жестовых языках разных стран, включая в первую очередь русский жестовый язык (РЖЯ). Показываем, что качественный претрейн и предобработка — залог успеха.
Спасибо авторам: @your_petros@ilyaovodov@nagadit@hukenovs@karinakvanchiani
📝Жестовый язык: похожее в непохожем и наоборот
📖Logos as a Well-Tempered Pre-train for Sign Language Recognition
До встречи на конференции!
#research#rsl#emnlp
BORSch покорил наши сердца
Сегодня русскоязычное сообщество на EMNLP обсуждает работу BORSch, в которой авторы исследуют особенности знания мультимодальных моделей кухни постсоветского пространства. С этой целью они собрали мультимодальный датасет BORSch, включающий 1147 русскоязычных и 823 украиноязычных блюда, относящихся к странам постсоветского региона.
Например:
Откуда блюдо кывырма? + фото кывырмы
Gold answer: Gagauzia (🇲🇩 Moldova)
На примере BORSch авторы показывают, что даже передовые модели испытывают трудности при определении происхождения блюд из постсоветских стран — как в текстовой, так и в мультимодальной задаче Question Answering (QA): вместо правильного ответа они чаще отдают предпочтение стране, на языке которой был написан промпт.
Вывод (ИМХО): когда используете LLM для личных целей, не забывайте включать функцию Search (искать в сети). Не мучайте моделей кывырмой и эчпочмаками, Гугл — наше всё. Хотя, подозреваю, что с происхождением блюд на разных языках тоже может возникать диссонанс.
А работа и правда стоящая, особенно здорово, что с акцентом на постсовесткие языки.
@mashkka_ds
#llm#emnlp#новостисполей#трудовыебудни