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: #imagen3

当前筛选 #imagen3清除筛选

Google DeepMind: как ИИ-гигант захватывает все фронты Пока OpenAI металась между моделями, облаками и попытками захватить рынок, Google ждал своего часа. 🕰️ Спокойно дорабатывая экосистему, вкладываясь в железо и собирая данные, гигант подошел к 2025 году с абсолютным преимуществом. Теперь их победа очевидна даже скептикам. 🔥Лидерство моделей ➡️Gemini 2.5 Pro — №1 в ключевых тестах: LMArena, GPQA Diamond, AIME. ➡️Gemini 2.5 Flash (скоро в релизе) — скорость и стоимость в разы лучше аналогов (даже DeepSeek). ➡️Gemma 3 — open source модель уровня Llama 4 и DeepSeek-v3 но компактнее. 🎯Интеграция в экосистему ➡️1 млн токенов контекста + доступ к Google Поиску, YouTube, Workspace. ➡️Миллиарды пользователей получат Gemini бесплатно через Android, Chrome, Gmail. 🛠️Не только LLM ➡️Veo 2 — топ в генерации видео. ➡️Project Astra (ассистент) и Mariner (взаимодействие с ПК) — прорыв в агентских системах. ➡️Google Workspaces (ранее G Suite) - все собрано в одном флаконе для корпоративного пользователя. ➡️Imagen 3 (изображения) и Lyria (музыка) — пока не топ в своих категориях, но явно догонят, так как были выпущены ещё в прошлом веке (в прошлом году, если быть точнее, но в ИИ это сравнимо с прошлым веком).. ⚡Железо и облака ➡️TPU Ironwood — чипы 7-го поколения для AI-инференса (конкурент Nvidia Blackwell и Huawei Ascend). ➡️Google Cloud + собственные серверы = независимость от Microsoft/AWS. 🆚Почему конкурентам не догнать? ➡️У OpenAI нет своего железа, облака и 2 млрд пользователей «из коробки». ➡️Anthropic зависит от AWS, а Meta сосредоточена на open source, а не продуктах. ➡️Илон Маск с Grok-3 хорошо продаёт полеты на Марс, но у него проблемы с железом (StarGate только стартует). ➡️Apple кажется просто отстал на повороте... ➡️Главный козырь Google: данные. YouTube, Поиск, Карты — это тренировочная база, которой вместе нет ни у кого. ⚠️Но есть нюансы ➡️Gemini всё ещё отстаёт в креативном письме (хотя прогресс есть). ➡️При тестировании не все гладко, мои тесты. ➡️Бесплатный доступ — пока маркетинг. Цены могут вырасти после массового внедрения. ➡️Пока ИИ от Google за VPN, китайцы удобнее... Резюме: Google не просто вернулся в игру — он переписывает правила. И да, это тот редкий случай, когда «too much winning» — не мем, а реальность. 🚀 P.S. Тем, кто верил в xAI: наши соболезнования. https://t.me/semasci #ИИ#AI#GoogleAI#DeepMind#GeminiAI#Veo2#imagen3#lyria