TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #208 · 29 јан.

Ранее мы уже говорили о том, как выполнить какой-либо код перед открытием интерактивной консоли. Расскажу еще один способ! На самом деле, даже запустив интерпретатор в обычном режиме с выполнением скрипта из файла вы можете в любом месте активировать интерактивный режим. Или даже несколько по очереди. За это отвечает модуль code. Как это может пригодиться? 🔸 Вам не хватает pdb и хочется больше "власти" 🔸 Нужно запросить у юзера данные в достаточно сложном виде. В этом случае можно попросить его создать что ему надо и сохранить в определённую переменную, с которой потом и работать. 🔸 Нужна изолированная среда для выполнения каких-либо действий. 🔸 Просто забавы ради😁 Запускается консоль очень просто import code ic = code.InteractiveConsole() try: ic.interact() except SystemExit: pass Выход обратно на предыдущий уровень происходит как обычно, вызов функции exit() или клавиши Ctrl+D(Ctrl+Z для Windows). Я набросал простой пример с некоторым функционалом 🔹 Меняются символы приглашения 🔹 В неймспейсы добавляются дополнительные объекты 🔹 Считается время, проведённое в интерактивном режиме 🔹 Скрипт просит юзера заполнить переменную и по выходу распечатывает её значение Код здесь ↗️ Для запуска сохраните код в файл и запускайте как обычный скрипт. python my_console.py Для быстрого запуска можно сделать отдельный алиас alias py="python3 /home/username/my_console.py" #tricks#source

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #crossmodal

当前筛选 #crossmodal清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8801 · 17.10.2025 г., 10:13

⚡️ Omni-Embed-Nemotron - новая единая модель от NVIDIA для поиска по тексту, изображениям, аудио и видео Модель обучена на разнообразных мультимодальных данных и может объединять разные типы входных сигналов в общее векторное представление. - Поддержка всех типов данных: текст, изображение, аудио, видео. - Основана на архитектуре Qwen Omni (Thinker-модуль, без генерации текста). - Контекст - до 32 768 токенов, размер embedding — 2048. - Оптимизирована под GPU, поддерживает FlashAttention 2. Это делает её идеальной для: - кросс-модального поиска (поиск текста по видео или изображению); - улучшения RAG-проектов; - систем мультимодального понимания контента. Просто, быстро и эффективно - всё в одном открытом решении. 🌐 Открытая модель: https://huggingface.co/nvidia/omni-embed-nemotron-3b @ai_machinelearning_big_data #crossmodal#retrieval#openAI#NVIDIA#OmniEmbed#multimodal#AIModels#OpenSource#Search#UnifiedEmbedding