TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки
Назад кон каналите

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #183 · 23 ное.

Погледај објаваПогледај оригинал

Python + bash Если вам часто требуется запускать shell команды из Python-кода, какой способ вы используете? Самый низкоуровневый это функция os.system(), либо os.popen(). Рекомендованный способ это subprocess.call(). Но это всё еще достаточно неудобно. Советую обратить своё внимание на очень крутую библиотеку sh. Что она умеет? 🔸 удобный синтаксис вызова команд как функций # os import os os.system("tar cvf demo.tar ~/") # subprocess import subprocess subprocess.call(['tar', 'cvf', 'demo.tar', '~/']) # sh import sh sh.tar('cvf', 'demo.tar', "~/") 🔸 простое создание функции-алиаса для длинной команды fn = sh.lsof.bake('-i', '-P', '-n') output = sh.grep(fn(), 'LISTEN') в этом примере также задействован пайпинг 🔸 удобный вызов команд от sudo with sh.contrib.sudo: print(ls("/root")) Такой запрос спросит пароль. Чтобы это работало нужно соответствующим способом настроить юзера. А вот вариант с вводом пароля через код. password = "secret" sudo = sh.sudo.bake("-S", _in=password+"\n") print(sudo.ls("/root")) Это не все фишки. Больше интересных примеров смотрите в документации. Специально для Windows💀 юзеров #libs#linux

Hashtags

#libs#linux
Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #documentai

当前筛选 #documentai清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9070 · 25.11.2025 г., 12:11

Најди сличноПогледај

⚡️ HunyuanOCR: открытая OCR-модель, которая рвёт бенчмарки при размере всего 1B Tencent выложила в open-source новую модель HunyuanOCR. Это компактная, быстрая и полностью готовая end-to-end система для OCR, построенная на мультимодальной архитектуре Hunyuan. Главное - при размере только 1 миллиард параметров она показывает результаты уровня крупных моделей и стоит в разы дешевле в запуске. ⚡ Топ по бенчмаркам • 860 на OCRBench среди всех моделей до 3B • 94.1 на OmniDocBench - лучший результат в задачах распознованяисложных документов 🌐 Что умеет HunyuanOCR Модель закрывает практически все типы OCR задач • текст на улицах, витринах, табличках • рукописный текст и художественные шрифты • сложные документы: таблицы, формулы, встроенный HTML и LaTeX • субтитры в видео • перевод текста на фото end-to-end сразу на 14 языков Это не каскадный пайплайн, а единое решение Один запрос и одно инференс-прогон дают готовый результат. Это быстрее, надёжнее и удобнее, чем традиционные OCR-цепочки. 📌 Project Page web: https://hunyuan.tencent.com/vision/zh?tabIndex=0 mobile: https://hunyuan.tencent.com/open_source_mobile?tab=vision&tabIndex=0 🔗GitHub https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR 🤗 Hugging Face https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR 📄 Technical Report https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR/blob/main/HunyuanOCR_Technical_Report.pdf @ai_machinelearning_big_data #HunyuanOCR#TencentAI#OCR#VisionAI#DeepLearning#Multimodal#AIModels#OpenSourceAI#ComputerVision#DocumentAI

Hashtags

#hunyuanocr#tencentai#ocr#visionai#deeplearning#multimodal#aimodels#opensourceai#computervision#documentai