TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #234 · 9 апр.

🤩Разбираем полезные исходники! Функция, возвращающая словарь с данными о панели задач. screen : номер монитора location : расположение на экране (внизу, слева и тд) geometry : QRect с координатами таскбара system_tray : доступен ли системный трей 🔸 Как может пригодиться? Я использую для открытия виджета по клику на значке в трее с выравниванием по таскбару. Аналогично работает попап у Dropbox клиента. 🔸 Тестил на Windows10 и Debian10. 🔸 В комплекте проверочный виджет который при создании точно перекрывает таскбар. Проверка правильности определения геометрии таскбара. Закрывается по клику. 🔸 Ещё в комплекте пример окошка, которое появляется в районе часов над таскбаром. 🔸 Есть один баг. При перекрытии тасбара в Gnome (linux) виджет не получает событий от мыши. Решения пока не нашел😕 Код забираем здесь ↗️ #source#qt

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #emnlp

当前筛选 #emnlp清除筛选

🎉 Нашу статью приняли на EMNLP 2025 в Main Track. 💪 Выводим распознавание жестовых языков на новый качественный уровень. В статье достигаем state-of-the-art🌿 на жестовых языках разных стран, включая в первую очередь русский жестовый язык (РЖЯ). Показываем, что качественный претрейн и предобработка — залог успеха. Спасибо авторам: @your_petros@ilyaovodov@nagadit@hukenovs@karinakvanchiani 📝Жестовый язык: похожее в непохожем и наоборот 📖Logos as a Well-Tempered Pre-train for Sign Language Recognition До встречи на конференции! #research#rsl#emnlp

BORSch покорил наши сердца Сегодня русскоязычное сообщество на EMNLP обсуждает работу BORSch, в которой авторы исследуют особенности знания мультимодальных моделей кухни постсоветского пространства. С этой целью они собрали мультимодальный датасет BORSch, включающий 1147 русскоязычных и 823 украиноязычных блюда, относящихся к странам постсоветского региона. Например: Откуда блюдо кывырма? + фото кывырмы Gold answer: Gagauzia (🇲🇩 Moldova) На примере BORSch авторы показывают, что даже передовые модели испытывают трудности при определении происхождения блюд из постсоветских стран — как в текстовой, так и в мультимодальной задаче Question Answering (QA): вместо правильного ответа они чаще отдают предпочтение стране, на языке которой был написан промпт. Вывод (ИМХО): когда используете LLM для личных целей, не забывайте включать функцию Search (искать в сети). Не мучайте моделей кывырмой и эчпочмаками, Гугл — наше всё. Хотя, подозреваю, что с происхождением блюд на разных языках тоже может возникать диссонанс. А работа и правда стоящая, особенно здорово, что с акцентом на постсовесткие языки. @mashkka_ds #llm#emnlp#новостисполей#трудовыебудни