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: #openfuture

当前筛选 #openfuture清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #341 · 28.06.2024 г., 07:04

Implementing Transparency in AI: A Step Forward Zuzanna Warso and Paul Keller from Open Future, alongside Maximilian Gahntz from Mozilla, have published a proposal to implement the EU AI Act’s training data transparency requirement for general-purpose AI (GPAI). Article 53 1(d) of the Act mandates GPAI model providers to publish detailed summaries of their training content, covering data sources and sets with narrative explanations. The proposed template emphasizes a comprehensive scope and sufficient technical detail to benefit both experts and laypeople. These summaries should list primary data collections, provide narrative explanations of other data sources, and clearly distinguish between 'data sources' (origins) and 'datasets' (processed data points). This transparency requirement aims to enhance accountability, enable research and scrutiny, and strengthen individuals' and organizations' ability to exercise their rights in the AI development process. #AI#Transparency#AIAct#DataGovernance#OpenFuture#Mozilla