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: #aimodel

当前筛选 #aimodel清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9091 · 27.11.2025 г., 10:16

⚡️Qwen3-VL: выпустили технический отчёт по новой линейке VLM Опубликован tech report по Qwen3-VL - мультимодальным моделям, работающим с изображениями и текстом. Кратко : - Три модели собрали 1M+ загрузок за месяц. - Qwen3-VL-8B - более 2M скачиваний. - Линейка развивает идеи Qwen2.5-VL (2800+ цитирований). Что описано в отчёте: - Архитектура vision–language модели. - Процесс обучения: pretraining + post-training. - Источники данных и методы фильтрации. - Сравнения с другими VLM и ключевые метрики. 🔗 PDF: https://arxiv.org/pdf/2511.21631 🔗Видео: https://www.youtube.com/watch?v=clwFmuJX_wQ @ai_machinelearning_big_data #Qwen#Qwen3#QwenVL#Qwen3VL#LLM#AIModel

AI & Law

@ai_and_law · Post #108 · 10.09.2023 г., 08:33

🌟 AI Sunday Wonders: Meet TinyLlama, the 550MB AI Model Trained on 3 Trillion Tokens Hello, everyone! In the world of AI, smaller models are gaining immense popularity due to their efficiency on edge devices with limited memory and processing power. Enter TinyLlama, a groundbreaking project led by a research assistant at Singapore University of Technology and Design. Despite its tiny 550MB size, TinyLlama is pre-trained on a massive three trillion tokens. This compact model holds great promise for various applications, including real-time machine translation without the need for an internet connection. The project aims to complete the training of this 1.1 billion Llama model in just 90 days, utilizing 16 A100-40G GPUs. You can track its progress and loss metrics in real-time. TinyLlama shares the same architecture and tokenizer as Meta's Llama 2, making it compatible with open-source projects built on Llama. TinyLlama joins the league of smaller language models like Pythia-1b and MPT-1b, offering developers efficient options for creating cutting-edge AI applications. #TinyLlama#AIModel#AIResearch#MachineLearning#AIInnovation#TinyButMighty