TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

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

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #checkpoint

当前筛选 #checkpoint清除筛选

Ядерный апгрейд для WAN: FusionX — видео в два раза быстрее и краше! 🔥 Название модели: Wan2.1_14B_FusionX Ссылка на модель: https://civitai.com/models/1651125?modelVersionId=1868891 Тип модели: #Checkpoint#Merge Количество скачиваний: 8.8k+ Дата загрузки: 6 июня 2025 Базовая модель: Wan Video 14B t2v Теги:#merge, #wan, #i2v, #t2v, #wan14b, #video, #cinematic, #animation, #speed Описание модели | Комментарий разработчика: Это мощный чекпоинт, созданный слиянием базовой модели WAN 2.1 14B и нескольких передовых моделей (CausVid, AccVideo, MoviiGen1.1). Результат — значительное улучшение качества движения, плавности сцены и детализации, сопоставимое с закрытыми коммерческими аналогами. Главное преимущество — ускорение рендеринга до 50% по сравнению с базовой моделью, особенно при включении SageAttn. Модель отлично подходит для генерации как из текста, так и из изображения, и полностью совместима с VACE. Автор также выпустил LoRA-версию для тех, кто предпочитает гибкость и контроль. Помимо основной Text2Video модели, на странице доступны и другие версии: отдельная для Image2Video, а также квантованные GGUF-варианты для экономии VRAM. Идеальный выбор, чтобы быстро создавать качественные и выразительные кинематографичные ролики. Важные настройки: Модель не требует триггерных слов, но для качественного результата критически важны следующие параметры: CGF должен быть установлен на 1. Shift: Для разрешения 1024x576 начинайте с 1, для 1080x720 — с 2. Для большего реализма используйте низкие значения, для стилизации — более высокие (3-9). Шаги: 8–10 шагов для оптимального качества. 🤖НЕЙРО-СКЛАД — всё, что нужно, для твоей нейронки!