TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #214 · 12 фев.

Как правильно проверить атрибуты доступа файла? То есть доступна ли запись в файл или является ли он исполняемым? Для этого в Python есть функция os.access() Проверять так: os.access(path, flag) Функция вернёт bool в зависимости от наличия указанного флага. Всего есть 4 флага проверки: os.F_OK - наличие файла на диске os.R_OK - доступ на чтение os.W_OK - доступ на запись os.X_OK - доступ на исполнение Например, вместо try-except лучше делать так (пример из документации): if os.access("myfile", os.R_OK): with open("myfile") as fp: return fp.read() #basic#libs

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #hy3dbench

当前筛选 #hy3dbench清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9494 · 09.02.2026 г., 10:05

🌟HY3D-Bench: 22 терабайта отборной 3D-геометрии. Tencent Hunyuan вывалили в опенсорс монструозный пак HY3D-Bench на 22.5 ТБ и это подарок для всех, кто занимается 3D Gen и робототехникой. Датасет разбит на 3 логических куска, каждый под свои задачи: 🟡Full-level Dataset (252K+ мешей, ~11 ТБ) База с полностью замкнутой геометрией, без дырок и non-manifold артефактов, которыми обычно кишат сканы. Все нормализовано и готово к скармливанию в DiT или GAN. В комплекте идут сэмплы точек и мульти-вью рендеры. 🟡Part-level Dataset (240K+ объектов, ~5 ТБ) Мёд для робототехников и тех, кто занимается geometric perception. Тут объекты с семантической сегментацией на части. Если учите сервоприводного друга манипуляциям или хотите генерить объекты кусками - вам сюда. 🟡Synthetic Dataset (125K+ объектов, ~6.5 ТБ) Очевидная синтетика, чтобы закрыть редкие категории, которых нет в обычных датасетах. Охват - 1252 категории. Ждем волну SOAT-level 3D-генераторов, дотюненных на этом наборе. 🟡Arxiv 🟡Датасет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Dataset#HY3DBench#Tencent