Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #200 · 11 јан.

Вопросы про переменную PYTHONPATH 🔸 Как она определяет пути поиска модулей при импорте? Пути поиска модулей находятся в списке sys.path. Как формируется этот список? Исходя из документации мы может выделить 3 основных этапа. ▫️Путь к запускаемому скрипту или рабочая директория ▫️ Переменная PYTHONPATH ▫️ Стандартные пути к библиотекам Это значит, что все три этапа выполняются в момент инициализации интерпретатора. Результат заполняет список sys.path. В том числе и пути, указанные в переменной PYTHONPATH. 🔸 Можно ли добавлять новые пути в эту переменную в Python-коде? Можно, но учитывая, что используется она только во время старта интерпретатора, никакого эффекта это иметь не будет. Для изменения путей поиска модулей в коде нужно изменять непосредственно список sys.path. 🔸 Можно ли указать много путей для поиска? Да, с помощью переменной PYTHONPATH можно указать несколько директорий, разделённых символом разделения пути. Для Linux это символ ":", для Windows это ";". Например: export PYTHONPATH=/mnt/libs:~/mylibs #basic#tricks

Hashtags

#basic #tricks

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #reasonin

当前筛选 #reasonin清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8519 · 11.09.2025 г., 18:21

Најди слично Погледај

🚀 Релиз:Qwen3-Next-80B-A3B - эффективная модель заточенная на работа работу с очень длинным контекстом! 🔹80B параметров, но активируется только 3B на токен → тренировка и инференс 10x дешевле и быстрее, чем у Qwen3-32B (особенно при 32K+ контексте). 🔹Гибридная архитектура: Gated DeltaNet + Gated Attention → сочетает скорость и точность. 🔹Ultra-sparse MoE: 512 экспертов, маршрутизируется 10 + 1 общий. 🔹Multi-Token Prediction → ускоренное speculative decoding. 🔹 По производительности обходит Qwen3-32B и приближается к Qwen3-235B в рассуждениях и long-context задачах. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct показатели почти на уровне 235B flagship. 🟢Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking превосходит Gemini-2.5-Flash-Thinking. ▪Попробовать: https://chat.qwen.ai ▪Анонс: https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list ▪ HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d ▪ ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen3-Next-c314f23bd0264a ▪Kaggle: https://kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b ▪ Alibaba Cloud API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/models#c5414da58bjgj @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Qwen#DeepLearning#MoE#EfficientModels#LongContext#Reasonin

Hashtags

#ai #llm #qwen #deeplearning #moe #efficientmodels #longcontext #reasonin