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: #slait

当前筛选 #slait清除筛选

✍️ JoyCaption Ultimate α2 (2024-09-26) ● Генератор описаний и тегов для изображений с режимом пакетной обработки ● RU ● by NerualDreming & Slait Ссылка на оригинальный GitHub:https://github.com/fpgaminer/joycaption Репакеры: #NerualDreming, #Slait Дата обновления модели: 26 сентября 2024 Версия: α2 Категории:#captioning, #AIvision, #img2txt Платформа:#Windows Язык: RU Место на диске: 20 ГБ Системные требования: NVIDIA GPU 12gb VRAM Совместимость:#Nvidia 🖥Описание софта: JoyCaption — инструмент для генерации подробных описаний изображений в различных стилях и форматах. Незаменим для создания описаний изображений при подготовке тренировочных датасетов. Полезен для получения промптов из любых изображений. Адекватно работает с NSFW-концепциями и тегами. В этой русифицированной модифицированной сборке добавлена поддержка пакетной обработки файлов, сохранение обработанных изображений в директорию проекта, перевод интерфейса и многое другое для удобства работы. Всё работает локально, используя квантованную модель nf4 для экономии ресурсов и увеличения скорости обработки. 😬 Основные возможности JoyCaption α2: 🟣9 режимов генерации (описание, SD-промпты, MidJourney, booru-теги, соцсети и др.) 🟣Расширенные инструкции: имя персонажа, свет, композиция, глубина, качество 🟣Формальный и неформальный стиль 🟣Выбор длины описания 🟣Поддержка пользовательских промптов 🟣Сохранение промптов и изображений в отдельную папку 🟣Возможность визуально проверить и исправить вручную неудачные промпты в пакетном режиме, с повторным сохранением по одному, или всех сразу 🟣Переведённый UI и простой запуск 💿Установка и запуск: ⁍ Скачайте 7z архив JoyCaption с установщиком или с окружением ⁍ Разархивируйте с помощью 7-Zip ⁍ Распакуйте архив в удобное место (без кириллицы и пробелов в пути) ⁍ Запустите файл installer.bat если скачали установщик ⁍ Запустите файл start_joy_caption.bat если скачали версию с готовым окружением ⁍ После загрузки моделей интерфейс откроется в браузере ➡️ Скачать архиватор 7z ➡️joy_caption_ultimate_portable_installer.7z — установщик, всё скачает сам ➡️joy_caption_ultimate_portable_environment.7z — готовое окружение, скачиваются только модели 💬Обсудить в чате | ⭐️Поддержать канал 👾НЕЙРО-СОФТ — Делаем нейросети доступнее.

✍️ SuperCaption Qwen3-VL ● Ультимативный генератор описаний ● Portable by Nerual Dreming & Slait Ссылка на оригинальный GitHub: https://github.com/timoncool/SuperCaption_Qwen3-VL Репакеры:#NerualDreming, #Slait Дата обновления: 26 ноября 2025 Версия: 1.0 Категории:#captioning, #img2txt, #AIvision, #video2txt, #OCR, #dataset Платформа:#Windows Язык: RU, EN, CN Место на диске: ~15 ГБ (зависит от модели) Системные требования: NVIDIA GPU (минимум 6 ГБ VRAM для 2B модели, рекомендуется 12+ ГБ для 8B+) Совместимость:#Nvidia 🖥Описание софта SuperCaption Qwen3-VL — это мощнейший комбайн для анализа визуального контента. В его основе лежит модель Qwen3-VL, которая "видит" мир лучше многих конкурентов. Главная фича — использование Abliterated моделей, у которых отключена цензура. Это значит, что софт опишет абсолютно всё, что вы ему покажете, без морализаторства и отказов. Идеальный инструмент для дата-сайентистов, контент-мейкеров и всех, кому нужно превратить гигабайты картинок и видео в структурированный текст. 😬Основные возможности SuperCaption Qwen3-VL Работа с изображениями (50+ режимов): 🟣Генерация промптов: Создает готовые промпты для Stable Diffusion и MidJourney, теги в стиле Booru. 🟣Маркетинг и SEO: Пишет продающие описания товаров, SEO-тексты (до 160 символов), посты для соцсетей. 🟣 Продвинутый OCR: Распознает текст на 20+ языках, конвертирует таблицы с картинок сразу в HTML-код, извлекает данные в JSON. 🟣Сравнение и анализ: Режимы "До/После", сравнение товаров, контроль качества (поиск дефектов), анализ временных рядов. 🟣Object Detection: Находит объекты и выдает их координаты (bbox) в JSON или рисует рамки прямо на фото. Интеллектуальный анализ: 🟣Thinking Mode: Режим "рассуждений" для сложных задач — модель сначала думает, потом отвечает. 🟣Решение задач: Пошаговое решение математики, физики, разбор учебных заданий. 🟣Аналитика: Читает графики, диаграммы, технические чертежи и медицинские снимки. Видео-аналитика: 🟣Таймлайны: Создает хронологию событий с таймкодами. 🟣Саммари: Делает краткую выжимку содержания длинных видео. 🟣Анализ монтажа: Оценивает склейки, переходы, темп и операторскую работу. 🟣Поиск действий: Находит конкретные моменты (например, "когда человек начал бежать"). Прочее: 🟣Пакетная обработка: Закидываете папку с тысячей файлов -> идете пить кофе -> получаете TXT/JSON/CSV файлы для каждого. 🟣Гибкость: Полная поддержка кастомных промптов на русском языке. 💿Установка и запуск ⁍ Скачайте архив SuperCaption_Qwen3-VL. ⁍ Распакуйте в удобное место (путь без кириллицы!). ⁍ Запустите install.bat и выберите свою видеокарту. ⁍ Нажмите Enter и дождитесь окончания установки. ⁍ Запустите run_with_update.bat для старта. ⁍ Интерфейс откроется в браузере (http://127.0.0.1:7860). ➡️Скачать SuperCaption с GitHub — исходный код ➡️Скачать Portable установщик — скачает все что нужно ➡️Скачать Portable архив с окружением — Окружение под Win 11 и RTX 4090 💬Обсудить в нашем чате 👾НЕЙРО-СОФТ - делаем нейросети доступнее