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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

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

Погледај објаваПогледај оригинал

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 4 слични објави

Пребарај: #vl

当前筛选 #vl清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9453 · 30.01.2026 г., 10:05

Најди сличноПогледај

🌟PaddleOCR-VL-1.5: компактная модель для сложного парсинга. PaddlePaddle обновили свою линейку PaddleOCR-VL, выпустив PaddleOCR-VL-1.5 - компактную VLM на 0.9 млрд. параметров на базе ERNIE-4.5-0.3B-Paddle. Несмотря на скромный размер, в задачах разбора документов она показывает SOTA-результаты. На тесте OmniDocBench v1.5 модель выбила 94.5% точности, обойдя не только прошлую версию, но и более тяжелых конкурентов. Фишка обновления - упор на полевые условия. Модель специально учили работать с плохими исходниками: кривыми сканами, бликами от мониторов и мятыми страницами. Попутно сделали бенчмарк Real5-OmniDocBench, который гоняет модели по 5 сценариям: сканирование, перекосы, деформация листа, фото с экрана и плохое освещение. 🟡В 1.5 добавили: 🟢Text spotting: находит и распознает текст одновременно (печатный русский - неплохо, рукописный - почти никак) 🟢Seal recognition: распознает печати (русские - не очень, китайские - на ура). 🟢Cross-page table merging: умеет склеивать таблицы, которые разорваны между страницами. 🟢Работа с заголовками: не теряет структуру параграфа при переходе на новый лист. 🟢Новые языки: добавили поддержку тибетского и бенгальского, подтянули распознавание редких символов и древних текстов. 🟡Деплой - на любой вкус Модель работает с transformers, дружит с Flash Attention 2 и, само собой, поддерживается PaddlePaddle 3.2.1. Если нужно быстро поднять сервис - есть готовый Docker-образ. 🟡Пара важных моментов по использованию Если нужен полноценный постраничный парсинг всего документа, лучше использовать официальный пакет PaddleOCR. Реализация через transformers пока ограничена только распознаванием отдельных элементов и споттингом. В пайплайн встроили логику препроцессинга. Если картинка меньше 1500 пикселей, она автоматом апскейлится фильтром Lanczos. При этом есть потолок в 1.6 млн. пикселей для споттинга, это чтобы не перегружать память GPU и сохранить читаемость мелкого шрифта. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Модель 🟡Arxiv 🟡Demo 🟡DeepWiki 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#VL#OCR#PaddleOCR

Hashtags

#ai#ml#vl#ocr#paddleocr