TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #239 · 3 мај

Один из самых удобных способов записать данные это использование готовых форматов, такие как JSON или YAML. Из плюсов такого подхода стоит отметить вот что: 🔸 готовый, повсеместно используемый и поддерживаемый формат 🔸 простой и понятный файл, удобочитаемый для человека 🔸 можно легко редактировать в любом текстовом редакторе без специальных программ и библиотек Но есть и минусы 🔹 затраты времени при записи файла (кодирование данных в нужный формат строки) 🔹 затраты времени при чтении файла (декодирование данных в Python объекты) 🔹 размер файла увеличивается из-за разметки данных (скобки, запятые, переносы, отступы...) 🔹 перед записью все данные должны быть помещены в память в полном объёме (не всегда) 🔹 при чтении необходимо считать весь файл в память и только потом декодировать данные Если нужно писать немного данных в несколько файлов, то затраты по времени не ощутимы. Обычно это файлы конфига или какие-либо метаданные. Это отличный вариант под такие задачи. Есть и другой поход к записи файлов - это бинарные файлы. Используется, когда данных достаточно много и никто их не собирается читать глазками😳. 🔸 очень быстрая запись 🔸 чтение значительно быстрей чем JSON, YAML итд 🔸 размер файла значительно меньше, так как нет разметки 🔸 можно записывать данные по мере поступления не загружая всё в память 🔸 можно извлечь любую часть данных независимо Из минусов 🔹 нужно определить свой формат записи данных (если не используете готовую спецификацию определённого формата) 🔹 не получится открыть файл и визуально понять что там записано, а для чтения файла потребуется знать его спецификацию. 🔹 не так-то просто создать такой файл без специальной библиотеки В таком виде удобно записывать большой массив любых однородных данных. Например, мониторинг валютной биржи или кэшированная анимация 3D геометрии. (Это не означает что нельзя записать данные разного типа, просто это будет не так удобно) Представьте себе JPG-картинку. По сути это немного мета-информации и большой массив пикселей. Тоже самое со звуком или видео файлом. Поэтому, если вы попробуете открыть картинку в текстовом редакторе вы увидите что-то вроде такого f15d cd29 a564 4578 ... 09e2 9bc4 a696 1253 ... 84e9 4de1 3b23 c24a ... 2534 5161 28e0 709d ... ... Это и есть записанные байтики. И для их чтения требуется определённый софт который знает что с ними делать. Под каждый тип файла. К чему это я? Читайте в следующем посте... #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #apachelicense

当前筛选 #apachelicense清除筛选
AI一线|ShareCentre

@ShareCentre · Post #7154 · 03.04.2026 г., 02:34

Google 发布 Gemma 4 开源模型:Apache 2.0 许可,31B 登顶 Arena AI 开源第三 Google DeepMind 于 4 月 2 日正式发布 Gemma 4,迄今最强大的开源模型家族。基于与 Gemini 3 相同的技术构建,专为高级推理和 Agent 工作流打造。全系列首次采用 Apache 2.0 开源许可,完全商用自由。 自初代发布以来,Gemma 已被下载超过 4 亿次,社区衍生出 10 万+变体。 ⚙️ 四款模型 - E2B(Effective 2B):手机/IoT 边缘设备,128K 上下文,支持文本+图像+视频+音频 - E4B(Effective 4B):手机/IoT 边缘设备,128K 上下文,支持文本+图像+视频+音频 - 26B MoE(混合专家):推理时仅激活 3.8B 参数,256K 上下文,Arena AI 开源第 6 - 31B Dense(稠密):最大化质量,256K 上下文,Arena AI 开源第 3,超越 20 倍参数量模型 🔑 核心能力 - 高级推理:多步规划与深度逻辑 - Agent 工作流:原生函数调用、结构化 JSON 输出、系统指令 - 代码生成:高质量离线代码,本地 AI 编程助手 - 多模态:全系列处理图像和视频,E2B/E4B 额外支持音频 - 140+ 语言原生训练 - Apache 2.0 许可:完全商用自由 📎 相关链接 官方博客:https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/ Google AI Studio:https://aistudio.google.com Hugging Face:https://huggingface.co/collections/google/gemma-4 Kaggle:https://www.kaggle.com/models?query=gemma-4&publisher=google #Google#Gemma4#开源模型#ApacheLicense#AI