TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #22 · 19 јан.

Заметка начинающим, которые часто сталкиваются с подобной непоняткой. Ситуация следующая, есть список файлов: names = [ 'image.bmp', 'second.txt.bkp', 'data.db', '.config.cfg', 'file.ext.bkp' ] И мы хотим убрать у них окончание ".bkp". Не знаю зачем, пример довольно надуманный) Но суть он показывает, а это главное. Те, кто еще не очень знаком с библиотекой os.path или pathlib, вероятно решат обработать имена как строки. И тут вполне подойдет метод строки strip(). Что делает этот метод? Он отрезает указанные символы по обеим сторонам строки. Если ничего не указать, то убирает невидимые символы (пробелы, табуляции и переносы строк). В нашем случае будет выглядеть вот так: >>> name.strip('.bkp') То есть просим удалить строку '.bkp' по краям имени файла, если таковая есть. Можно применить аналогичный метод rstrip(), чтобы отрезать только справа, но для этого примера используем обычный. >>> for name in names: >>> print(name.strip('.bkp')) image.bm second.txt data.d config.cfg file.ext Хм, что-то не то с нашими именами! Что случилось??? Видим нежелательное переименование в именах, где и близко не было указанной строки '.bkp' А дело всё в том, что данный метод ищет не указанную строку, а указанные символы, и не важно в каком порядке. Для метода strip() строка '.bkp' это не паттерн для поискаа список символов. Потому он отрезал симовол 'p' от '.bmp' и удалил точку из файла '.config.cfg'. Как тогда правильно заменить именно паттерн? Для начинающего можно посоветовать метод строки replace(), который как раз использует для замены указанную строку целиком. В нашем примере заменим её на пустую строку. >>> for name in names: >>> print(name.replace('.bkp', '')) image.bmp second.txt data.db .config.cfg file.ext Уже лучше, но помните, это лишь пример про strip(). Для работы с именами файлов есть способы и более "правильные", дающие однозначно верный результат. Я взял файлы только в качестве примера. Даже replase() тут может сделать не то что ожидаем. Просто впредь будьте внимательны с этим strip(). #basic

Hashtags

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