TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #neo4j
@repo_science · Post #3205 · 19.05.2023 г., 22:18
#database#Neo4j#Spring 💾 Graph Database : Neo4j with Spring Boot NoSQL : Neo4j with Java and Spring Framework. Node, Relationship with CRUD Operations & AND, OR, IN Cypher Queries 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@githubtrending · Post #15360 · 23.12.2025 г., 14:30
#python#docker#fastapi#kbqa#kgqa#llms#neo4j#rag#vue Yuxi-Know (语析) is a free, open-source platform built with LangGraph, Vue.js, FastAPI, and LightRAG to create smart agents using RAG knowledge bases and knowledge graphs. The latest v0.4.0-beta (Dec 2025) adds file uploads, multimodal image support, mind maps from files, evaluation tools, dark mode, and better graph visuals. It helps you quickly build and deploy custom AI agents for Q&A, analysis, and searches without starting from scratch, saving time and effort on development. https://github.com/xerrors/Yuxi-Know
@githubtrending · Post #15518 · 24.02.2026 г., 11:30
#rust#ai#ai_ocr#attention_mechanism#gnn#gnn_model#gnns#graph#graph_neural_networks#llm_inference#low_latency#mincut#neo4j#ocr#onnx#rust#vector#wasm RuVector is a free, open-source vector database that gets smarter with every query. Unlike static databases, it learns from usage via GNN layers, runs LLMs locally with no cloud costs, supports graph queries like Neo4j, scales freely across nodes, and deploys as a single self-booting file (125ms startup). Run with `npx ruvector`. You benefit from faster, more accurate AI search that improves automatically, zero operating costs, full offline/privacy control, and easy scaling—perfect for RAG, agents, or edge apps without vendor lock-in. https://github.com/ruvnet/ruvector
@githubtrending · Post #14791 · 05.06.2025 г., 12:30
#python#ai#ai_agents#ai_memory#cognitive_architecture#cognitive_memory#contributions_welcome#good_first_issue#good_first_pr#graph_database#graph_rag#graphrag#help_wanted#knowledge#knowledge_graph#neo4j#open_source#openai#rag#vector_database Cognee is an open-source AI memory engine that helps improve how AI systems understand and process data. It mimics human cognitive processes, creating "memories" from various data types like text and images. This enhances the accuracy of large language models (LLMs) and allows them to recall past interactions and documents. Cognee is scalable, cost-effective, and integrates easily with existing systems, making it a valuable tool for developers seeking to boost AI performance without relying on expensive APIs. https://github.com/topoteretes/cognee