TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #198 · 6 јан.
Первая директория в sys.path 🔸 Когда вы запускаете Python-интерпретатор в интерактивном режиме, в системные пути (sys.path) в самое начало добавляется текущая рабочая директория >>> for path in sys.path: ... print(f'"{path}"') "" "/usr/lib/python37.zip" "/usr/lib/python3.7" ... Первая строка пустая, что и означает текущую рабочую директорию. 🔸 Если вы запускаете интерпретатор передавая скрипт как аргумент, то история получается иная. На первом месте будет директория в которой располагается скрипт. А текущая рабочая директория игнорируется. Пишем скрипт с таким содержанием: # script.py import sys for path in sys.path: print(f'"{path}"') Запускаем python3 /home/user/dev/script.py Получаем "/home/user/dev" "/usr/lib/python37.zip" "/usr/lib/python3.7" ... 🔸 Если вы запускаете скрипт по имени модуля то на первом месте будет домашняя директория текущего юзера python3 -m script "/home/user" "/usr/lib/python37.zip" "/usr/lib/python3.7" ... Скрипт должен быть доступен для импорта На что это влияет? На видимость модулей для импорта. Если вы ждёте, что, запустив скрипт по пути, сможете импортировать модули из текущей рабочей директории, то вы ошибаетесь. Придётся добавлять путь os.getcwd() в sys.path самостоятельно или заранее объявлять переменную PYTHONPATH. #basic
Hashtags
Пребарај: #ast
@cryptoprofitcoach · Post #9012 · 05.05.2024 г., 17:13
#AST👈 https://www.binance.com/en/trade/AST_BTC Buying Range 220- 230 👆 Buy in parts 👈strictly follow for max profits Sell 🤑 240-250 🤑 250-270 🤑 270-290 🚀 290-320 & above Bullish above 200🔼 Dead Zone below 200🔽
Hashtags
@ai_machinelearning_big_data · Post #8296 · 18.08.2025 г., 11:11
🎙️NVIDIA выпустили Canary-1B v2 — открытую модель для распознавания и перевода речи, которая работает с 25 европейскими языками. Что она умеет: - 📝 Точное ASR (распознавание речи) и AST (перевод речи) между английским и 24 другими языками. - Автоматическая пунктуация, капитализация и точные таймстампы до слова. - Поддержка русского, французского, немецкого, испанского и многих других языков. Чем интересна - До 10× быстрее инференс, чем у моделей в 3 раза больше. - Уже показывает state-of-the-art точность среди открытых моделей на Hugging Face. - Лицензия CC-BY-4.0 — можно свободно использовать в проектах. Под капотом: - Архитектура: FastConformer-энкодер + Transformer-декодер (~978M параметров). - Форматы: .wav и .flac, моно 16 кГц. - Легко интегрируется через NVIDIA NeMo или прямо с Hugging Face. Где пригодится: 🟢 голосовые ассистенты 🟢 субтитры и перевод видео 🟢 чат-боты с речевым вводом 🟢 real-time анализ речи Всего ~978M параметров → легче, быстрее и дешевле в использовании, чем большие модели конкурентов. 🟠Попробовать можно здесь: https://huggingface.co/nvidia/canary-1b-v2 🟠SET: https://huggingface.co/datasets/nvidia/Granary 🟠PARAKEET: https://huggingface.co/nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3 @ai_machinelearning_big_data #AI#NVIDIA#SpeechRecognition#ASR#AST#Multilingual#MachineLearning#DeepLearning
@coinlegs · Post #9743 · 17.01.2024 г., 14:01
🐬DOLPHIN | AI PREDICTIONS 17.01.2024 14:00 GMT Expected 5% Profit/Loss in 24 Hours #BOND | 3.493 | PP: 1% | LP: 100% #CVX | 3.002 | PP: 0% | LP: 90% #POND | 0.01511 | PP: 0% | LP: 90% #KMD | 0.2581 | PP: 0% | LP: 91% #ETC | 26.36 | PP: 0% | LP: 92% #JOE | 0.5105 | PP: 0% | LP: 93% #PROS | 0.4579 | PP: 0% | LP: 93% #VGX | 0.1258 | PP: 0% | LP: 93% #ATA | 0.0949 | PP: 0% | LP: 94% #BETA | 0.07108 | PP: 0% | LP: 94% #DEGO | 2.261 | PP: 0% | LP: 94% #AST | 0.124 | PP: 0% | LP: 95% #AVAX | 35.97 | PP: 0% | LP: 95% #CELR | 0.01949 | PP: 0% | LP: 95% #WAXP | 0.0619 | PP: 0% | LP: 95% #AXS | 8.05 | PP: 0% | LP: 96% #BEL | 0.6378 | PP: 0% | LP: 96% #GTC | 1.231 | PP: 0% | LP: 96% #UMA | 2.004 | PP: 0% | LP: 96% #WBTC | 42686.15 | PP: 0% | LP: 96% #BTC | 42609.84 | PP: 0% | LP: 97% #GRT | 0.1666 | PP: 0% | LP: 97% #MATIC | 0.8322 | PP: 0% | LP: 97% #PEPE | 0.00000121 | PP: 0% | LP: 97% #UTK | 0.0731 | PP: 0% | LP: 97% #MOB | 0.354 | PP: 0% | LP: 98% #OCEAN | 0.4489 | PP: 0% | LP: 98% #AAVE | 101.35 | PP: 0% | LP: 99% #ATOM | 10.097 | PP: 0% | LP: 99% #BSW | 0.0941 | PP: 0% | LP: 99% #BTTC | 0.00000104 | PP: 0% | LP: 99% #DGB | 0.00839 | PP: 0% | LP: 99% #FLM | 0.084 | PP: 0% | LP: 99% #FOR | 0.02193 | PP: 0% | LP: 99% #LOOM | 0.09158 | PP: 0% | LP: 99% #LTO | 0.0814 | PP: 0% | LP: 99% #MBOX | 0.3093 | PP: 0% | LP: 99% #PUNDIX | 0.4558 | PP: 0% | LP: 99% #QTUM | 3.113 | PP: 0% | LP: 99% #RPL | 34.09 | PP: 0% | LP: 99% #SCRT | 0.4198 | PP: 0% | LP: 99% #STX | 1.5891 | PP: 0% | LP: 99% #ACA | 0.1001 | PP: 0% | LP: 100% #ADA | 0.5293 | PP: 0% | LP: 100% #ADX | 0.1875 | PP: 0% | LP: 100% #AKRO | 0.00532 | PP: 0% | LP: 100% #ALCX | 25.88 | PP: 0% | LP: 100% #ALPHA | 0.1075 | PP: 0% | LP: 100% #AMP | 0.003404 | PP: 0% | LP: 100% #ARDR | 0.0916 | PP: 0% | LP: 100% #BADGER | 3.471 | PP: 0% | LP: 100% ... ——————————————————————— Total Predictions: 367 PP > 50%: 2 LP > 50%: 163 PP > 60%: 0 LP > 60%: 157 PP > 70%: 0 LP > 70%: 147 PP > 80%: 0 LP > 80%: 140 PP > 90%: 0 LP > 90%: 130 ——————————————————————— PP: Profit Probability | LP: Loss Probability