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

#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #openbmb

当前筛选 #openbmb清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8373 · 27.08.2025 г., 12:03

Најди слично Погледај

🌟MiniCPM-V 4.5: компактная модель, которая бьет гигантов в мультимодальном ИИ. Проект OpenBMB выпустил MiniCPM-V 4.5, мультимодальную модель на основе Qwen3-8B и SigLIP2-400M для распознавания изображений, серий изображений и видео, которая может работать на мобильных устройствах на более чем 30 языках. OpenBMB - некоммерческое подразделение китайской технологической компании ModelBest, под патронажем Университета Цинхуа. Среди инвесторов материнской ModelBest - Habo (Huawei), Primavera Capital Group и государственный Shenzhen Guozhong Venture Capital Management. 🟡Киллер-фича модели - эффективная работа с видео. Благодаря унифицированному 3D-Resampler модель сжимает видео в 96 раз: шесть кадров разрешением 448x448 преобразуются всего в 64 токена, тогда как большинству MLLM для этого потребовалось бы 1536 токенов. Это позволяет обрабатывать видео с частотой кадров до 10 FPS и длинные ролики без роста вычислительных затрат, что подтверждается топовыми результатами на наборах Video-MME, LVBench и MLVU. Архитектура LLaVA-UHD позволяет модели работать с изображениями до 1,8 мегапикселей и любым соотношением сторон, используя в 4 раза меньше визуальных токенов. Модель предлагает гибкий режим работы: быстрый ризонинг для повседневных задач и глубокий для сложных сценариев, переключаемый по требованию. При общем объеме в 8 млрд. параметров, MiniCPM-V 4.5 набирает 77.0 баллов по комплексному бенчу OpenCompass. Этот результат не просто улучшает предыдущие версии, модель превосходит GPT-4o-latest и Gemini-2.0 Pro, обходит открытую Qwen2.5-VL с 72 миллиардами параметров и устанавливает новый стандарт для общего MLLM на OmniDocBench. 🟡С инференсом тоже нет проблем. Доступны варианты для CPU через llama.cpp и ollama, есть квантованные версии в форматах int4, GGUF и AWQ, поддержка бэкендов SGLang и vLLM, возможность дообучения через Transformers и LLaMA-Factory, а также WebUI и оптимизированное iOS-приложение. ▶️ Чтобы было проще разобраться во всех вариантах запуска, разработчики заботливо подготовили подробный cookbook. 📌Лицензирование: MiniCPM Model License. 🟡Модель 🟡Demo 🟡Сообщество в Discord 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#MMLM#MiniCPM#OpenBMB

Hashtags