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: #longcatvideo

当前筛选 #longcatvideo清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8854 · 25.10.2025 г., 19:04

⚡️LongCat-Video 13.6И - мощная open-source модель для генерации видео. Модель поддерживает: - Текст в видео (Text-to-Video) - Оживлять картинку (Image-to-Video) - Продолжать существующее видео (Video Continuation) Всё в одном фреймворке, без переключения между разными моделями. 🎬Главное преимущество модели - способность генерировать длинные видео (минуты) без потери качества и цветового дрейфа, что до сих пор остаётся слабым местом большинства аналогов. Еще из интересного, модель позволяет создавать видео в разрешении 720p при 30 кадрах/с. 🏆 LongCat-Video конкурирует с лучшими open-source решениями и даже некоторыми коммерческими моделями, особенно в согласованности текста и изображения. Самое приятное - полный open-source под лицензией MIT, можно использовать как в исследованиях, так и в коммерческих проектах. ▪GitHub: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Video ▪Hugging Face:https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Video ▪Сайт проекта: https://meituan-longcat.github.io/LongCat-Video/ @ai_machinelearning_big_data #LongCatVideo#TextToVideo#ImageToVideo#VideoContinuation#OpenSource#AI#GenerativeAI#VideoGeneration