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: #fp8

当前筛选 #fp8清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8721 · 08.10.2025 г., 18:50

✔️Ling-1T - новая модель от inclusionAI с 1 триллионом параметров Модель на 1 трлн, из них ≈ 50 млрд активны на токен (MoE-архитектура). Она обучена на 20 трлн+ токенов, специально отобранных для задач логического мышления и рассуждений. Контекст: 128 000 токенов. Построена на базе Evo-CoT (Evolutionary Chain of Thought) и Linguistics-Unit RL - нового метода обучения для масштабируемых рассуждений. При помощи Evo-CoT модель постепенно улучшает баланс между точностью рассуждений и вычислительной эффективностью. То есть с каждым шагом она пытается делать рассуждения «глубже», но не слишком дорого по ресурсам. Моделька демонстрирует сильные результаты в задачах кода, математики, логики и фронтенд-генерации. В архитектуре задействованы Mixture-of-Experts (1/32 активация), MTP слои и маршрутизация экспертов. Ling-1T показывает, что огромные модели можно сделать не только мощными, но и экономичными. https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-1T @ai_machinelearning_big_data #Ling1T#AI#ML#OpenSource#Reasoning#TrillionScale#FP8