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 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!