Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #191 · 14 дек.

Как разделить строку с shell-командой на отдельные аргументы в виде списка? Если сделать просто сплит по пробелу то получим то что надо, кроме случаев со вставками текста с пробелами. Например так: >>> '-arg "I Am Groot"'.split(' ') ['-arg', '"I', 'Am', 'Groot"'] Чтобы учитывать текст в кавычках как единый аргумент можно воспользоваться функцией shlex.split() Кто читает мой канал давно, уже в курсе. А что делать, если нужно обратное действие? Объединить аргументы из списка в строку и при этом добавить кавычки в аргумент с пробелами. Конечно, если вы используете subprocess то он сам всё разрулит. Но если вам нужна именно команда одной строкой, то можно воспользоваться готовой функцией в том же subprocess. >>> from subprocess import list2cmdline >>> list2cmdline(['-arg', 'I Am Groot']) '-arg "I Am Groot"' Он также позаботится об экранировании уже имеющихся кавычек >>> list2cmdline(['-arg', 'I Am "Groot"']) '-arg "I Am \"Groot\""' А вот так он может "схлопнуть" в команду JSON >>> list2cmdline(['--json', json.dumps({'key': 'value'})]) '--json "{\"key\": \"value\"}"' _______________ Возможно кто-то спросит, а зачем соединять аргументы в строку если subprocess сам это сделает а os.system не наш путь? Мне как-то потребовалось отправлять команду на удалённое выполнение и в API поддерживалось указание команды только строкой. Так что всякое бывает) #libs#basic

Hashtags

#libs #basic

Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #retrieval

当前筛选 #retrieval清除筛选

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15265 · 03.11.2025 г., 12:00

Најди слично Погледај

#python#ai#llm#rag#reasoning#retrieval PageIndex is an advanced AI tool that helps you find the most relevant information in long professional documents by thinking and reasoning like a human expert, rather than just matching keywords. It organizes documents into a clear tree structure, similar to a table of contents, and searches through this structure to give precise, trustworthy answers with exact page references. This method avoids the common problems of traditional vector-based search, making it ideal for complex reports, legal texts, or financial filings. You can use it easily via cloud services or run it locally, improving your ability to analyze and understand large documents quickly and accurately. https://github.com/VectifyAI/PageIndex

Hashtags

#python #ai #llm #rag #reasoning #retrieval

TestFlightX

@TestFlightX · Post #34701 · 22.11.2024 г., 10:29

Најди слично Погледај

#EVENTCOMBO#LEAD#RETRIEVAL#APP https://testflight.apple.com/join/c0dOMq1o

Hashtags

#eventcombo #lead #retrieval #app

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8801 · 17.10.2025 г., 10:13

Најди слично Погледај

⚡️ Omni-Embed-Nemotron - новая единая модель от NVIDIA для поиска по тексту, изображениям, аудио и видео Модель обучена на разнообразных мультимодальных данных и может объединять разные типы входных сигналов в общее векторное представление. - Поддержка всех типов данных: текст, изображение, аудио, видео. - Основана на архитектуре Qwen Omni (Thinker-модуль, без генерации текста). - Контекст - до 32 768 токенов, размер embedding — 2048. - Оптимизирована под GPU, поддерживает FlashAttention 2. Это делает её идеальной для: - кросс-модального поиска (поиск текста по видео или изображению); - улучшения RAG-проектов; - систем мультимодального понимания контента. Просто, быстро и эффективно - всё в одном открытом решении. 🌐 Открытая модель: https://huggingface.co/nvidia/omni-embed-nemotron-3b @ai_machinelearning_big_data #crossmodal#retrieval#openAI#NVIDIA#OmniEmbed#multimodal#AIModels#OpenSource#Search#UnifiedEmbedding

Hashtags

#crossmodal #retrieval #openai #nvidia #omniembed #multimodal #aimodels #opensource #search #unifiedembedding