TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #197 · 4 јан.

Подразумеваемые неймспейсы или неявные пакеты. Этот функционал добавлен в Python 3.3 Что он означает? Ранее, до 3.3 пакетами считались лишь директории, в которых есть файл __init__.py. Этот файл одновременно являлся свидетельством того, что директория это Python-пакет, и служил "телом" этого пакета. То есть местом, где можно написать код, как это делается внутри модуля. Этот код исполняется в момент импорта пакета, так что его принято называть "код инициализации пакета". Начиная с версии 3.3 Любая директория считается пакетом и Python будет пытаться использовать любую директорию для импорта. Конечно, не любую в файловой системе, а только те что находятся в sys.path. Это значит, что теперь __init__.py нужно делать только если: 🔸 вам требуется создать код инициализации пакета 🔸 нужна совместимость со старыми версиями Python На мой взгляд это немного упрощает разработку, делает её чище, но с другой стороны убивает некоторую однозначность происходящего. Например, я создал репозиторий со своей библиотекой и рядом положил код примеров или тестов. repo_name/ my_library/ __init__.py main.py examples/ exam1.py exam2.py В этом репозитории пакетом является только my_library, остальные директории это не пакеты, это просто дополнительный код в файлах. Директория examples не добавлена в sys.path, в ней нет рабочих модулей. Но если она лежит рядом с my_library, то Python вполне сможет импортнуть из неё модули, так как посчитает что examples это валидный пакет. Конечно, пример несколько надуманный. Никто не будет добавлять корень репозитория в sys.path. Но, я думаю, суть ясна. Иногда директория это просто директория а не пакет! #basic#pep

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #3dvision

当前筛选 #3dvision清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8252 · 12.08.2025 г., 12:50

🚀 Hunyuan-Large-Vision: новая мощная мультимодальная модель от Tencent 🔹 MoE-архитектура — 389B параметров (52B активных) для оптимального баланса мощности и эффективности. 🔹 Лидер в рейтингах — 1256 баллов в LMArena Vision, #1 в Китае, на уровне GPT-4.5 и Claude-4-Sonnet. 🔹 Глубокое понимание — визуальное рассуждение, анализ видео и 3D-пространства, 79,5 баллов в среднем по бенчмарку OpenCompass. 📌 Модель дополняет линейку Hunyuan-TurboS-Vision и Hunyuan-T1-Vision, доступных через Tencent Cloud для задач в самых разных отраслях. 🟢Попробовать: https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list?modelKey=VisionUnderstand 🟢Блог: https://vision.hunyuan.tencent.com 🟢API: https://cloud.tencent.com/document/product/1729/104753 @ai_machinelearning_big_data #AI#Multimodal#MachineLearning#MoE#VisionAI#Tencent#Hunyuan#LLM#ComputerVision#3DVision