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: #selffunding

当前筛选 #selffunding清除筛选
Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #4010 · 28.01.2025 г., 16:00

Chinese AI Insights from DeepSeek Founder DeepSeek founder shares insights on Chinese AI developments. Highlights include: - V3 model boosts efficiency by up to 90% via Multi-head Latent Attention, saving 15% during inference via caching. - R1 Zero showcases breakthrough in RL usage without supervised fine-tuning, emphasizing LLM+RL as the next big wave. - DeepSeek's team, mostly recent graduates, is self-financed and rapidly developing competitive models. - Their 7B parameter model shows competitiveness with 70B models, indicating that efficiency and data utilization are new frontiers. For more details, check the full tweets: source #AI#RL#DeepLearning#China#Tech#Innovation#Startups#MachineLearning#ML#LLM#Investment#Quantum#Education#SelfFunding#ModelEfficiency#OpenAI#AIResearch#Efficiency#DataScience#Growth#Technology