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

#basic #pep

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #realomni

当前筛选 #realomni清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9412 · 21.01.2026 г., 09:07

Најди слично Погледај

🌟GenRobot RealOmni-OpenData: апдейт датасета для Embodied AI RealOmni - это не просто каталог видео, где роборука хватает кубик на белом столе. Это мультимодальный подарок с траекториями, аннотациями и движениями суставов. 🟡Сенсоры Картинка с Fisheye-камер, данные IMU (инерциалка), энкодеры и данные с тактильных датчиков с разрешением 1 мм. 🟡Сценарии Снимали в 3000 реальных домах, никаких стерильных лабораторий: складывание одежды, завязывание шнурков, разбор посуды и сортировка всякого хлама. 🟡Bimanual manipulation Почти все таски двурукие. 🟡Long-horizon Медианная длина клипа ~ 210 секунд. То есть это не "схватил-положил", а полноценные процессы "достать, сложить, убрать в ящик". В свежем обновлении добавили 35 тыс. клипов с фокусом на разгребание куч разнородных предметов. Это именно та задача, на которой сыпется большинство моделей. Немного цифр о всем датасете 🟢Объем (заявленный): 95 ТБ (об этом ниже). 🟢Количество клипов: 1M+ (в планах). 🟢Разрешение: 1600x1296 @ 30fps. 🟢Формат: .mcap (стандарт для ROS, внутри сжатый H.264). Весть проект запланирован объемом 95 ТБ и хронометражем 10,000 часов. Но если посчитать, то что уже залито (Stage 1 + Stage 2), то суммарно около 5.4 ТБ и ~1600 часов. Остальное обещают догрузить as soon as possible. 🟡Важно знать Данные собраны специфическим гриппером GenDAS, так что если у вас другой сенсорный массив (или его нет), transfer learning может стать болью. Ассеты заточены под железку GenRobot. Это все еще телеоперация. То есть мы учим робота копировать движения человека-оператора и если он тупил или руки дрожали сетка это тоже выучит. Тем не менее, это очень крутой релиз для тех, кто пилит домашних роботов. Данные по завязыванию шнурков и разбору предметов в open-source редкость. 📌Лицензирование: CC-BY-NC-SA-4.0 License. 🟡Датасет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Robotics#Dataset#RealOmni#GenRoborAI

Hashtags

#ai #ml #robotics #dataset #realomni #genroborai