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: #mlsys

当前筛选 #mlsys清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15091 · 24.08.2025 г., 11:30

#python#comfyui#diffusion#flux#genai#mlsys#quantization Nunchaku is a fast and efficient engine that runs 4-bit neural networks using a special method called SVDQuant, which compresses models to use less memory and speed up processing by 2 to 5 times compared to older methods. It supports advanced AI models for tasks like high-quality text-to-image generation and image editing, working best on modern NVIDIA GPUs. You can easily install and use it with ComfyUI, and it has active community support on Slack, Discord, and WeChat. This means you can generate or edit images quickly with less computing power, saving time and resources. It also offers tutorials and example workflows to help you get started smoothly. https://github.com/nunchaku-tech/ComfyUI-nunchaku

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15539 · 05.03.2026 г., 11:30

#python#agent#llm#llm_agent#llm_reasoning#machine_learning_systems#mlsys#reinforcement_learning#rl AReaL is a free, open-source system for fast asynchronous reinforcement learning to train large AI models in math, coding, search, and agents. It decouples generation and training for up to 2.77x speedup, stable performance, and easy setup on single or 1000+ GPUs with algorithms like GRPO/PPO. Install via git/pip, run examples like GSM8K math instantly. You benefit by building top AI agents affordably and quickly, reproducing results with shared data/models, saving time/money vs. slow synchronous tools. https://github.com/inclusionAI/AReaL