TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #241 · 5 мај

Можно ли в Python создавать бинарные файлы? Конечно можно. Для этого в Python есть следующие инструменты: ▫️ тип данных bytes и bytearray ▫️ открытие файла в режиме wb (write binary) или rb (read binary) ▫️ модуль struct Про модуль struct поговорим в первую очередь. Файл в формате JSON или Yaml внутри себя содержит разметку данных. Всегда можно определить где список начался а где закончился. Где записана строка а где словарь. То есть формат записи данных содержит в себе элементы разметки данных. В binary-файле данные не имеют визуальной разметки. Это просто байты, записанные один за другим. Правила записи и чтения находятся вне файла. Модуль struct как раз и помогает с организацией данных в таком файле с помощью определения форматов записи для разных частей файла. Модуль struct преобразует Python-объекты в массив байт, готовый к записи в файл и имеющий определённый вид. Для этого всегда следует указывать формат преобразования (или, как оно здесь называется - запаковки). Формат нужен для того, чтобы выделить достаточное количество байт для записи конкретного типа объекта. В последствии с помощью того же формата будет производиться чтение. При этом следует помнить что мы говорим о типах языка С а не Python. Именно формат определяет, что записано в конкретном месте файла, число, строка или что-то еще. Вот какие токены формата у нас есть. Помимо этого, первым символом можно указать порядок байтов. На разных системах одни и те же типы данных могут записываться по-разному, поэтому желательно указать конкретный способ из доступных. Если этого не сделать, то используется символ '@', то есть нативный для текущей системы. В строке формата мы пишем в каком порядке и какие типы собираемся преобразовать в байты. Запакуем в байты простое число, токен "i". >>> import struct >>> struct.pack('=i', 10) b'\n\x00\x00\x00' Теперь несколько float, при этом нужно передавать элементы не массивом а последовательностью аргументов. >>> struct.pack('=fff', 1.0, 2.5, 4.1) b'\x00\x00\x80?\x00\x00 @33\x83@' Вместо нескольких токенов можно просто указать нужное количество элементов перед одним токеном, результат будет тот же. >>> struct.pack('=3f', 1.0, 2.5, 4.1) b'\x00\x00\x80?\x00\x00 @33\x83@' Теперь запакуем разные типы >>> data = struct.pack('=fiQ', 1.0, 4, 100500) я запаковал типы float, int и unsigned long long (очень большой int, на 8 байт) b'\x00\x00\x80?\x04\x00\x00...' Распаковка происходит аналогично, но нужно указать тот же формат, который использовался при запаковке. Результат возвращается всегда в виде кортежа. >>> struct.unpack('=fiQ', data) (1.0, 4, 100500) Как видите, ничего страшного! #lib#basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #a1111

当前筛选 #a1111清除筛选
PHYGITAL+CREATIVE

@phygitalcreative · Post #2967 · 22.05.2023 г., 11:19

Вы наверняка слышали про Instruct pix2pix. Это модель, которая позволяет менять картинку на основе текстового запроса типа "make his hair blue" или "turn it into a wood carving". Так вот, изначальный вариант pix2pix, который был реализован в Автоматике, уже устарел. Теперь гораздо удобнее пользоваться pix2pix моделью КонтролНета. Она позволяет работать с хайрезными изображениями и в ней не нужно париться с двойной настройкой Denoising strength. Работает прямо в text2image. Добавьте исходную картинку в ControlNet, оставьте препроцессор в "none", выберите модель "Control_v11e_sd15_ip2p", поставьте правильное разрешение картинки, наберите вашу инструкцию в поле промпта и жмите Generate. Например я взял исходную картинку с древним городом, превратил ее в схематичный рисунок, в зимнюю сцену и в ночную с огнём. #совет#A1111#stablehoudini

Всем привет! Добро пожаловать в 👾 Нейро-Софт! Для навигации по каналу используйте карту тегов ⤵️: #txt2img - Нейросети для генерации изображений по текстовому описанию. #img2img - Нейросети для изменения или стилизации изображений на основе других изображений. #txt2video - Нейросети для генерации видео по текстовому описанию. #img2video - Нейросети для создания видео на основе изображений. #deepfake - Нейросети для создания дипфейков и замены лиц в видео. #music - Нейросети для генерации музыки. #voicecloning - Нейросети для клонирования голоса. #tts - Нейросети для синтеза речи из текста. #stt - Нейросети для распознавания речи и перевода её в текст. #txt2txt - Нейросети для генерации текста, анализа текста и перевода. #multimodal - Нейросети, комбинирующие текст с изображениями или видео. #style - Нейросети для стилизации и переноса стиля. #creative - Инструменты для создания визуальных эффектов и художественного творчества. #stablediffusion - Нейросети для генерации изображений на базе модели Stable Diffusion. #controlnet - Нейросети использующие принципы или модели ControlNet, например Instant ID. #fooocus - Репаки и форки Fooocus. #forge - Репаки и форки Forge. #a1111 - Репаки и форки Automatic 1111. #llm - Большие языковые модели для генерации и анализа текста. 💬Обсудить в чате | ⭐️Поддержать канал 👾НЕЙРО-СОФТ — Делаем нейросети доступнее.