TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #r1
@XQFXS · Post #748 · 21.07.2025 г., 00:51
🥰标题：AI R1联网满血版_6.0_高级版 🌈简介：无需本地部署即可使用，流畅不卡顿你的任何问题都能解决，依托于混元自研T1、DeepSeek R1、豆包通用模型等大模型，基于跨知识领域和自然语言理解能力的大模型AI产品，期望通过AI能力帮助用户在逻辑推理、职场办公、知识学习、趣味创作、生活百科等多个领域提高效率和生活辅助. 📃下载地址: 🟢在线下载【无密码】 📃下载地址: 🟢蓝秦云盘【无密码】 😘 标签：#AI#DeepSeek#R1
@semasci · Post #1404 · 08.01.2026 г., 07:15
🎉DeepSeek R1: год спустя Ровно год назад дебютировала DeepSeek-R1, сделавшая ставку на глубокие рассуждения (reasoning). За это время она заняла прочную нишу в математике, программировании и точных науках, предлагая высокую эффективность и точность. 💎Чем DeepSeek выгоден читателю канала? ➡️Эксперт в логике: Сильнее многих в решении сложных задач, требующих последовательных рассуждений. ➡️Эффективен: Использует не все параметры на запрос, что часто делает ответ быстрее и экономичнее. ➡️Открыт: Модель с открытым исходным кодом. ➡️Бесплатен! Да, это до сих пор странно и приятно, с учётом дикой зависимости всех производителей от огромного парка железа, потребляющего электроэнергию. 🔍Намёк на новое? Недавно DeepSeek обновили исходную статью о R1: она «выросла» с 22 до 86 страниц. Обновление вышло ровно через год после релиза модели. Это совпадение или тихая подготовка к анонсу R2 (которую ждали в мае, а потом в августе 2025) или другой новинки в этом январе? Ждём. #DeepSeek#R1#R2#ИИ#AI#LLM https://t.me/semasci
@missPecos · Post #2009 · 05.01.2026 г., 14:00
💎 DeepSeekR1联网满血版解锁终身会员 6.1 89 ♻️资源介绍:依托于混元自研T1、DeepSeek R1、豆包通用模型等大模型，基于跨知识领域和自然语言理解能力的大模型AI产品 ⬇️本地下载 🔔标签：#安卓软件#DeepSeek#R1#联网
@iGengdu · Post #751 · 20.01.2025 г., 12:49
#DeepSeek#R1#v3#o1#推荐 分享：DeepSeek发布推理模型R1 作为国产大模型实力派代表的DeepSeek，近期发布了号称比肩OpenAI o1的模型DeepSeek-R1（包括DeepSeek-R1-Zero、 DeepSeek-R1）；Deepseek官方消息称：DeepSeek-R1在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。(DeepSeek被Anthropic CEO视作与Anthropic、OpenAI、Google等公司并列的AI领域新竞争者，Update time: 20250208 ) 使用方法： 1.登录官网 https://www.deepseek.com/ 或者下载DeepSeek官方App、登录自己的账号，选择深度思考（Deep Think）即可使用DeepSeek-R1模型；未选中深度思考（Deep Think）时，采用的是DeepSeek V3模型。（美国IP等，可以邮箱注册，不用绑定手机号码） 2.HuggingFace DeepSeek-R1体验地址： https://huggingface.co/deepseek-ai DeepSeek也可以通过API调用模型服务；DeepSeek-R1 API 服务定价为每百万输入 tokens 1 元（缓存命中）/ 4 元（缓存未命中）；每百万输出 tokens 16 元。 3.邮箱注册、登陆DeepSeek的方法 如果遇到DeepSeek无法邮箱注册或登陆，可尝试将以下域名加入代理，并用浏览器无痕模式访问 DeepSeek.com ： *.deepseek.com (deepseek官方域名) *.volces.com (火山大引擎) *.portal101.cn (数美反欺诈接入的js) 📢频道✈️群组 (耕读)📬投稿
@plltxe · Post #5742 · 27.01.2025 г., 05:38
Found a random cipher puzzle on a YouTube video. It was easy enough that I can figure out how to solve it in a few seconds, but I was lazy to do the math, so I threw it to the “thinking” #LLM s. Surprisingly, despite how easy it looks, only #ChatGPT#o1 managed to solve it correctly. #DeepSeek#R1 and #Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 01-21 has confused themselves, and reached wrong conclusions. Prompt: Please solve the puzzle The code to decode is: 0820201619://2515212021.0205/42151797290590-224531 The hints provided are: car: 030118 Apple: 2716161205 1-1: 91-91 Response from GPT o1: https://chatgpt.com/share/67971451-2ee0-8013-9d80-9899543614ae Response from DeepSeek and Gemini: https://gist.github.com/blueset/828cbc3de9efa9af44a1379dc26e2785 🐟