@aadaili · Post #15012 · 06.05.2026 г., 14:21
#深渊#和平精英#内核#RT驱动#kma驱动#pd驱动#twt驱动#dit-kpm驱动 深渊公益内核v1.1 公告:1.长期稳定运行,拒绝跑路行为 2.同行勿扰,为用户提供高质量辅助 采用内核级自瞄 自动隐藏驱动进程 比如说被特征的dev驱动 有UI绘制好看 各位用户赶紧体验 公益卡密: 随便输入 修复:内核进程被检测 录屏没效果 解决行为校验检测(可防高风险)
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #201 · 13 јан.
Мы уже знаем, что на текущую сессию интерпретатора изменение PYTHONPATH никак не повлияет. Но если вы запустите дочерний процесс, то он унаследует окружение текущего процесса, а значит и изменения в любых переменных будут на него влиять. Вот небольшой пример: Объявляем переменную user@host:~$ export PYTHONPATH=/path1 Запускаем интерпретатор user@host:~$ python3 Проверим что в sys.path >>> import sys >>> print(sys.path) ['', '/path1', '/usr/lib/...', ...] Добавляем что-то в переменную >>> import os >>> os.emviron['PYTHONPATH'] = '/path1:/path2' >>> print(sys.path) ['', '/path1', '/usr/lib/...', ...] Изменений нет. Но давайте запустим дочерний процесс и посмотрим там >>> os.system('python3') # теперь мы находимся в другом процессе >>> import sys >>> print(sys.path) ['', '/path1', '/path2', '/usr/lib/...', ...] Тоже самое будет и с subprocess, так как по умолчанию текущее окружение тоже наследуется. >>> import subprocess >>> subprocess.call(['python3', '-c', 'import sys;print(sys.path)']) ['', '/path1', '/path2', '/usr/lib/...', ...] ______________________ Лучшей практикой является передача энвайронмента явно через аргумент env! import subprocess subprocess.call(cmd, env={'PYTHONPATH': '...'}) Это поможет точно понимать какое окружение будет у запускаемого процесса и при этом не изменять окружение текущего процесса. #basic
Hashtags
Пребарај: #dit
@aadaili · Post #15012 · 06.05.2026 г., 14:21
#深渊#和平精英#内核#RT驱动#kma驱动#pd驱动#twt驱动#dit-kpm驱动 深渊公益内核v1.1 公告:1.长期稳定运行,拒绝跑路行为 2.同行勿扰,为用户提供高质量辅助 采用内核级自瞄 自动隐藏驱动进程 比如说被特征的dev驱动 有UI绘制好看 各位用户赶紧体验 公益卡密: 随便输入 修复:内核进程被检测 录屏没效果 解决行为校验检测(可防高风险)
@githubtrending · Post #14688 · 09.05.2025 г., 12:00
#python#diffusion_models#dit#image_to_video#image_to_video_generation#text_to_video#text_to_video_generation LTX-Video is a powerful AI model that creates high-quality, realistic videos in real time, running faster than you can watch them. It can generate videos from text descriptions, images, or existing videos, and supports advanced features like keyframe animation and video extension. You can use it online or run it locally with easy setup. It offers great control over video details, smooth motion, and works well even on consumer hardware. This helps you quickly create custom videos for storytelling, social media, or prototyping, saving time and boosting creativity with detailed, lifelike results[2][4][5]. https://github.com/Lightricks/LTX-Video
@githubtrending · Post #14689 · 09.05.2025 г., 12:30
#python#comfyui#diffusion_models#dit#image_to_video#image_to_video_generation#text_to_image#text_to_image_generation ComfyUI-LTXVideo is a tool that helps create high-quality videos from images using AI. It offers features like key frame control, improved video quality, and faster generation speeds. This means you can make smooth videos with fewer errors and more control over how they look. It also supports commercial use, so you can use the videos for business projects. The tool is designed to work well with consumer-grade GPUs, making it accessible to more users. Overall, it helps you create professional-looking videos quickly and easily. https://github.com/Lightricks/ComfyUI-LTXVideo