TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #203 · 18 јан.

Бывает начинающие в процессе обучения создают файлы с именем модуля который они изучают. В результате на тестовых запусках ничего не работает😱 Всё потому, что появилась коллизия имён. Например, изучаете вы модуль datetime, и создаёте с таким именем файл (ну логично же😄) прямо в рабочей директории. Потом, при попытке импортировать datetime модуль, из-за приоритета импорта будет импортирован файл из рабочий директории а не оригинальная библиотека. Ведь имя файла это суть имя модуля! А знаете ли вы, что не все стандартные модули можно так перезаписать? Коллизии имён не подвержены builtin модули. Они всегда стоят на первом месте в приоритете импорта, поэтому их нельзя заменить. Полный список таких модулей можно посмотреть в списке sys.builtin_module_names. То есть, вы сломаете весь Python если назовёте свой модуль os или site, но если назовёте time или gc то ничего страшного не случится))) Тем не менее, никогда не называйте модули уже занятыми именами!!!⚠️ Я всегда рекомендую всем своим файлам делать именной префикс из 2-3 символов. Например я называю свои проекты так: pw_project_name pw_ui_tools.py pw_something/main.py Либо под ситуацию tst_scriptname.py (не "test" чтобы не подхватывал pytest) dbg_script.py maya_ui.py hou_menu_tools.py И искать проще, и коллизий нет. #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #aimodel

当前筛选 #aimodel清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9091 · 27.11.2025 г., 10:16

⚡️Qwen3-VL: выпустили технический отчёт по новой линейке VLM Опубликован tech report по Qwen3-VL - мультимодальным моделям, работающим с изображениями и текстом. Кратко : - Три модели собрали 1M+ загрузок за месяц. - Qwen3-VL-8B - более 2M скачиваний. - Линейка развивает идеи Qwen2.5-VL (2800+ цитирований). Что описано в отчёте: - Архитектура vision–language модели. - Процесс обучения: pretraining + post-training. - Источники данных и методы фильтрации. - Сравнения с другими VLM и ключевые метрики. 🔗 PDF: https://arxiv.org/pdf/2511.21631 🔗Видео: https://www.youtube.com/watch?v=clwFmuJX_wQ @ai_machinelearning_big_data #Qwen#Qwen3#QwenVL#Qwen3VL#LLM#AIModel

AI & Law

@ai_and_law · Post #108 · 10.09.2023 г., 08:33

🌟 AI Sunday Wonders: Meet TinyLlama, the 550MB AI Model Trained on 3 Trillion Tokens Hello, everyone! In the world of AI, smaller models are gaining immense popularity due to their efficiency on edge devices with limited memory and processing power. Enter TinyLlama, a groundbreaking project led by a research assistant at Singapore University of Technology and Design. Despite its tiny 550MB size, TinyLlama is pre-trained on a massive three trillion tokens. This compact model holds great promise for various applications, including real-time machine translation without the need for an internet connection. The project aims to complete the training of this 1.1 billion Llama model in just 90 days, utilizing 16 A100-40G GPUs. You can track its progress and loss metrics in real-time. TinyLlama shares the same architecture and tokenizer as Meta's Llama 2, making it compatible with open-source projects built on Llama. TinyLlama joins the league of smaller language models like Pythia-1b and MPT-1b, offering developers efficient options for creating cutting-edge AI applications. #TinyLlama#AIModel#AIResearch#MachineLearning#AIInnovation#TinyButMighty