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: #ssm

当前筛选 #ssm清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8750 · 13.10.2025 г., 15:05

⚡️Mamba-3 тихо и без объявления вышла на ICLR - и это может стать началом конца эпохи Transformers. Новая архитектура Mamba-3 делает модели быстрее, стабильнее и эффективнее при работе с длинными контекстами. Главная идея - не в слоях внимания, а в state-space моделях, где модель хранит и обновляет внутреннее состояние во времени. 📘Краткие эускурс: - Mamba-1 ввела непрерывную динамику и выборочное обновление памяти - помнила эффективно без высокой цены attention. - Mamba-2 показала, что обновления состояния и attention - это две стороны одной математики, что ускорило вычисления на GPU. - Mamba-3 довела концепцию до зрелости: теперь внутренняя память развивается плавнее и устойчивее за счёт перехода от простого шага Эйлера к трапецеидальному интегрированию. Вместо простого шага Эйлера, как в Mamba-2, Mamba-3 аппроксимирует интеграл обновления состояния не только по правому концу интервала, но усреднением между началом и концом, с коэффициентом λ, зависящим от данных. Это даёт более точное приближение (второго порядка) и делает динамику состояния более выразительной. 🧠Что изменилось под капотом: - Память стала «ритмичной»: теперь модель может хранить повторяющиеся и периодические паттерны (например, структуры языка или музыки). - Новый multi-input-multi-output дизайн позволяет обрабатывать несколько потоков параллельно — идеально для современных GPU. ⚙️Что это даёт на практике: - Эффективная работа с длинными последовательностями: документы, геномы, временные ряды. - Линейное время выполнения и стабильная задержка делают её идеальной для реального времени: чат-ботов, перевода, речи. - Энергоэффективность и масштабируемость открывают путь к on-device AI, где большие модели работают локально, без облака. Mamba-3 - это не просто ускоренная альтернатива Transformers. Это новая архитектура, которая объединяет глубокое понимание контекста, скорость и устойчивость, от серверных систем до умных устройств. 🟢Подробности: https://openreview.net/pdf?id=HwCvaJOiCj @ai_machinelearning_big_data #ssm#mamba3#llm,#architecture#ai