Как работает функция reload()?
Эта функция нужна для того, чтобы перезагрузить изменившийся код из py-файла без рестарта интерпретатора.
Дело в том, что любой импортированный модуль при повторном импорте не будет перечитывать файл. Функция импорта вернёт уже загруженный в память объект модуля. Чтобы обновить код, нужно либо перезапустить всю программу, либо использовать функцию reload()
from importlib import reload
reload(my_module)
🔸 Функция reload() принимает в качестве аргумента только объект модуля или пакета. Она не может перезагрузить класс или функцию. Только весь файл целиком!
🔸 Перезагрузка пакета перезагрузит только его файл __init__.py, если он есть. Но не вложенные модули.
🔸Она не может перезагрузить ранее не импортированный модуль.
🔸При вызове функция reload() перечитывает и перекомпилирует код в файле, создавая новые объекты. После создания новых объектов перезаписывается ранее созданный неймспейс этого модуля.
Это значит, что если где-то этот модуль импортирован через import и обращение к атрибутам происходит через неймспейс (имя) модуля, то такие атрибуты обновятся.
Если какие-либо объекты из этого модуля импортированы через from то они будут ссылаться на старые объекты.
Напишем простой модуль
# mymodule.py
x = 1
Теперь импортируем модуль и отдельно переменную х из модуля
>>> import mymodule
>>> from mymodule import x
>>> print(mymodule.x)
1
>>> print(x)
1
Не перезапуская интерпретатор вносим изменения в модуль
# mymodule.py
x = 2
Делаем перезагрузку модуля и проверяем х ещё раз
>>> reload(mymodule)
>>> print(mymodule.x)
2
>>> print(x)
1
То же самое будет если присвоить любой объект переменной (даже словарь или список)
Повторный импорт обновляет значение
>>> from mymodule import x
>>> print(x)
2
🔸Созданные инстансы классов не обновятся после перезагрузки модуля. Их придётся пересоздать.
#tricks#basic
🌍 Hunyuan3D World Model 1.0 — первая в индустрии open-source модель для генерации интерактивных 3D‑миров
Команда Tencent Hunyuan представила модель, способную создавать полноценные трёхмерные сцены всего по одному описанию — тексту или изображению.
🧠 Что умеет:
— Генерация 3D-сред из текста или картинки
— Поддержка редактирования и симуляций в стандартных CG-пайплайнах (Blender, Unity, Unreal)
— Подходит для игр, VR, цифрового контента и прототипирования живых миров
Вы просто пишете: "Japanese garden at sunset" — и модель генерирует трёхмерную сцену с деревьями, прудом и мягким освещением.
Эта модель может серьёзно повлиять на будущее генеративного 3D — от геймдева до виртуальных миров.
📌 Полностью открытая модель:
🟢Проект: https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world
🟢 Онлайн-демо: https://3d.hunyuan.tencent.com/sceneTo3D
🟢GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanWorld-1.0
🟢 Hugging Face: https://huggingface.co/tencent/HunyuanWorld-1
@ai_machinelearning_big_data
#3DGeneration#GenerativeAI#TextTo3D#Hunyuan3D#TencentAI#GameDev#VirtualReality
⚡️ HunyuanOCR: открытая OCR-модель, которая рвёт бенчмарки при размере всего 1B
Tencent выложила в open-source новую модель HunyuanOCR.
Это компактная, быстрая и полностью готовая end-to-end система для OCR, построенная на мультимодальной архитектуре Hunyuan.
Главное - при размере только 1 миллиард параметров она показывает результаты уровня крупных моделей и стоит в разы дешевле в запуске.
⚡ Топ по бенчмаркам
• 860 на OCRBench среди всех моделей до 3B
• 94.1 на OmniDocBench - лучший результат в задачах распознованяисложных документов
🌐 Что умеет HunyuanOCR
Модель закрывает практически все типы OCR задач
• текст на улицах, витринах, табличках
• рукописный текст и художественные шрифты
• сложные документы: таблицы, формулы, встроенный HTML и LaTeX
• субтитры в видео
• перевод текста на фото end-to-end сразу на 14 языков
Это не каскадный пайплайн, а единое решение
Один запрос и одно инференс-прогон дают готовый результат.
Это быстрее, надёжнее и удобнее, чем традиционные OCR-цепочки.
📌 Project Page
web: https://hunyuan.tencent.com/vision/zh?tabIndex=0
mobile: https://hunyuan.tencent.com/open_source_mobile?tab=vision&tabIndex=0
🔗GitHub
https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR
🤗 Hugging Face
https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR
📄 Technical Report
https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR/blob/main/HunyuanOCR_Technical_Report.pdf
@ai_machinelearning_big_data
#HunyuanOCR#TencentAI#OCR#VisionAI#DeepLearning#Multimodal#AIModels#OpenSourceAI#ComputerVision#DocumentAI