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 5 слични објави

Пребарај: #aiinfrastructure

当前筛选 #aiinfrastructure清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #458 · 05.12.2024 г., 08:04

ByteDance Sues Intern for Alleged AI Sabotage Amid China’s AI Race ByteDance, the parent company of TikTok, is suing a former intern, Tian Keyu, for 8 million yuan ($1.1 million USD), alleging sabotage of its AI large language model training infrastructure. The lawsuit, filed in the Haidian District People’s Court in Beijing, claims Tian manipulated the model's code without authorization. The case has gained significant attention in China, highlighting the high stakes of AI development as the country races to establish itself as a global AI leader. While ByteDance has dismissed rumors about extensive financial losses and GPU usage linked to the incident, the lawsuit underscores the growing legal complexities surrounding AI development. Cases involving interns, particularly with claims of this magnitude, are rare, signaling the rising importance of safeguarding AI infrastructure amid intense technological competition. #AIRegulation#AIInfrastructure#LegalTech

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9025 · 20.11.2025 г., 12:15

💡DeepSeek выложили новый open-source проект — LPLB. Это экспериментальный балансировщик нагрузки для моделей Mixture-of-Experts (MoE). В репозитории описано, как система: • динамически перераспределяет экспертов, опираясь на статистику нагрузки; • создаёт реплики с учётом топологии кластера; • решает оптимальное распределение токенов по экспертам через LP-решатель, работающий прямо на GPU (cuSolverDx + cuBLASDx); • использует метрики загрузки, полученные вручную, через torch.distributed или через буферы Deep-EP. Гайд показывает, как может выглядеть умный и точный балансировщик для больших MoE-архитектур. GitHub: https://github.com/deepseek-ai/LPLB ai_machinelearning_big_data #DeepSeek#LPLB#MoE#AIInfrastructure#OpenSource

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9291 · 22.12.2025 г., 08:40

⚡️Это гигантский дата-центр Amazon за $11 млрд в Индиане. Кампус строится под обучение и инференс ИИ и будет потреблять до 2.2 ГВт - примерно как 1 миллион домов. В состав комплекса войдут собственные электростанции, поэтому нагрузка на местную энергосеть и тарифы для жителей должна быть минимальной. @ai_machinelearning_big_data #Amazon#DataCenter#AIInfrastructure#AIFactory#CloudComputing

🔥UNICON SOFT — Oʻzbekistonda AI infratuzilmasi yangi darajada UNICON SOFT kompaniyasi Oʻzbekistonda sun’iy intellekt yo‘nalishida yana bir muhim texnologik bosqichni bosib o‘tdi. Kompaniya avvalroq mamlakatimizda birinchilardan bo‘lib NVIDIA DGX Spark superkompyuterlarini ishga tushirgan edi. Endilikda esa UNICON SOFT NVIDIA’ning eng so‘nggi avlodidagi B200 AI serverlarini Oʻzbekistonga birinchilar qatorida olib keldi. 🧠NVIDIA B200 — Blackwell arxitekturasi asosidagi eng kuchli AI platformalardan biri. Har bir server quyidagi texnik imkoniyatlarga ega: ⚙️Asosiy texnik ko‘rsatkichlar: • 🔹1,44 TB (1 440GB) GPU xotira (HBM3e) • 🔹 Juda yuqori memory bandwidth (LLM va multimodal modellarga mos) • 🔹 AI training va inference uchun optimallashtirilgan tensor cores • 🔹 Yirik LLM’larni (70B+, 100B+, multimodal) to‘liq GPU xotirada o‘qitish imkoniyati • 🔹 RAG, fine-tuning, distributed training va real-time inference uchun ideal platforma 💰 Ushbu darajadagi serverlarning bozordagi taxminiy narxi $500 000 atrofida baholanadi. 🚀UNICON SOFT’ning strategik maqsadi — Oʻzbekistonda: • mustaqil va kuchli AI infratuzilma yaratish • mahalliy AI modellarni o‘qitish • davlat, sanoat va xususiy sektor uchun real hisoblash quvvatini ta’minlash 📦 Ma’lumotlarga ko‘ra, bu birinchi partiya bo‘lib, kompaniya yil yakuniga qadar yana kamida 10 ta NVIDIA B200 serverlarini xarid qilishni rejalashtirgan. Bu esa UNICON SOFT’ni: ✅ Oʻzbekistondagi eng yirik AI infratuzilma investorlaridan biriga ✅ Markaziy Osiyoda yuqori darajadagi AI hisoblash markazlarini shakllantirayotgan yetakchi kompaniyalardan biriga aylantirmoqda. 🇺🇿UNICON SOFT — sun’iy intellekt kelajagini Oʻzbekistonda qurmoqda. #UniconSoft#NVIDIA#B200#Blackwell#AIInfrastructure#Supercomputer#HBM3e#LLM#Uzbekistan

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64674 · 09.04.2026 г., 13:33

🚀 AlphaTON Capital Secures $43 Million Strategic Funding for AI Infrastructure AlphaTON Capital has announced a strategic financing agreement with Vertical Data, valued at approximately $43 million. According to Foresight News, the deal is expected to be finalized by the second quarter of 2026. The funding will focus on AI hardware deployment, accelerating the development of privacy computing and sovereign AI infrastructure. This initiative aims to support the integration of AI, digital assets, and confidential computing. Additionally, AlphaTON's AI and privacy computing infrastructure will provide foundational computing power for applications related to partners such as Telegram and Animoca Brands. #AlphaTONCapital#StrategicFunding#AIInfrastructure#PrivacyComputing#SovereignAI#DigitalAssets#AIHardware#ConfidentialComputing#VerticalData#ForesightNews#Telegram#AnimocaBrands#TON