TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #aistudio
@abmedia_news · Post #23862 · 14.04.2026 г., 06:00
【🚀 AI 人工智慧｜Google AI Studio 推出 Tab Tab Tab：Vibe Coding 的 prompt 自動補全引擎 】 #AIStudio#Google 📍 請見報導： https://abmedia.io/google-ai-studio-tab-tab-tab-prompt-autocomplete-vibe-coding 🥳 [活動] LBank 推出 80,000 美元新用戶獎勵，慶祝與 Nobody Sausage 達成品牌合作！
@kejiqu · Post #3525 · 08.06.2025 г., 01:48
谷歌AI Studio用户担忧新Gemini应用限制后的免费访问 谷歌正在考虑对AI Studio进行类似于Gemini应用的限制。此前，谷歌已将Gemini应用中AI Pro订阅用户的2.5 Pro查询限制翻倍。重度用户，如程序员，对这一变化感到不安（Google 后来作为回应增加了这一变化）。 他们指出，免费的 Google AI Studio 产品比每月 19.99 美元的 Google AI Pro 更慷慨。9to5Google 🏷#Google#AIStudio#Gemini#限制 📢频道👥群组📝投稿
@ShareCentre · Post #7220 · 21.04.2026 г., 01:39
Google AI 订阅者解锁 AI Studio 高级权益：Pro/Ultra 直通 Nano Banana Pro 与 Gemini Pro Google 于 4 月 20 日宣布，Google AI Pro 与 Google AI Ultra 订阅用户即日起可在 Google AI Studio 中获得更高的使用额度，并直接访问 Nano Banana Pro（基于 Gemini 3 Pro 的图像生成模型）与 Gemini Pro 系列模型。对于已用完免费额度的开发者，Google AI 订阅计划现在成为一条低门槛的「计费通道」，让原型与实验阶段的开发者无需单独配置 API 密钥即可在 AI Studio 中继续构建。当应用准备上线时，可在 AI Studio 内一键切换到按量付费的 API 密钥设置。 ⚙️ 关键变化 - Google AI Pro/Ultra 订阅覆盖 AI Studio 使用额度，不再挤占 Gemini App 的配额 - 订阅直通 Nano Banana Pro 和 Gemini Pro 模型，开发者开箱即用 - 官方明确两条路径：订阅做原型与深度实验，API 做生产级部署 - 从订阅切换到 API 可在 AI Studio 内顺畅完成 - 即日起面向所有 AI Pro 和 Ultra 订阅者滚动发布，需用已关联账户登录 💰 订阅档位速览 - Google AI Pro：约 $20/月，含 Gemini 3.1 Pro、5TB 存储、Veo 3.1 Lite 有限体验、Gemini in Gmail/Docs 等 - Google AI Ultra：$249.99/月（前三个月促销价 $124.99），含 3.1 Pro 最高额度、Veo 3.1 最高额度、Deep Think、Gemini Agent（仅美区）、Antigravity 最高速率、30TB 存储、YouTube Premium 🔙 背景 - AI Studio 从 Gemini API 调试工具演进为全栈开发平台的转型进入第二阶段 - 3 月 19-20 日 Google AI Studio 整合 Firebase 后端能力，并接入 Antigravity 编程代理，从 prompt 到全栈应用一键成型；Firebase Studio 同步宣布 2027 年 3 月 22 日日落 - Nano Banana Pro 基于 Gemini 3 Pro，2025 年 11 月发布，主打高保真图像、精准文字渲染与世界知识，此前仅在 Ultra 等高端入口全额开放 - Google AI Pro/Ultra 是 2025 年 5 月将原 Google One AI Premium 重塑后的新订阅体系，Ultra 定位对标 ChatGPT Pro 与 Claude Max ⚔️ 竞品动态 - Anthropic：Claude Code 订阅用户可在 Max 套餐内获得高额 token（Max 20x $200/月），但 4 月 4 日起切断第三方工具订阅通道，强制进入 Usage Bundles 或 API 按量付费 - OpenAI：4 月 9 日新增 $100/月 ChatGPT Pro 档位，Codex 用量最高提升 10 倍；3 月 20 日向美加大学生赠送 $100 Codex 积分 - Cursor：3 月 Composer 2 自研模型发布，$2.50/M 输入 token 激进定价；4 月 2 日 Cursor 3（Glass）围绕智能体重构 IDE - Vercel v0、Bolt.new、Lovable、Replit 等 Vibe Coding 工具普遍采用订阅 + API 混合商业模式 📎 行业观察 订阅 + AI Studio 的组合让 Google 在 AI 开发者入口上形成完整闭环：Gemini 订阅覆盖日常模型访问，AI Studio 覆盖原型与全栈构建，Antigravity 覆盖本地 Agent IDE，API 覆盖生产部署。与 Anthropic 通过订阅打包 Claude Code 的思路同源，但 Google 把路径梳理得更清晰——免费体验、订阅原型、API 生产三段式分明。订阅作为「低门槛计费通道」的定位，本质上是把 AI Studio 从纯开发者工具升级为付费用户留存工具；叠加 3 月的 Firebase + Antigravity 整合，Google AI 开发者漏斗的每一层都被订阅体系串了起来。 📌 来源 - 官方博客：https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/google-one-ai-studio/ - Google AI 订阅说明：https://one.google.com/about/google-ai-plans/ - 相关背景：AI Studio 整合 Firebase https://firebase.blog/posts/2026/03/announcing-ai-studio-integration #Google#AIStudio#Gemini#NanoBananaPro#VibeCoding#AI
@learnvocabularyenglish_2022 · Post #5059 · 30.01.2026 г., 12:53
Made in ai influencer studio on @higgsfield.ai #higgsfieldai#aistudio@mr_techie_mg#mrtechiemg #higgsfieldearn https://www.instagram.com/reel/DUIqxPwj_3x/?igsh=NTZlbWQzcnVraGdp