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 4 слични објави

Пребарај: #aitraining

当前筛选 #aitraining清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #569 · 14.05.2025 г., 07:04

🇬🇧UK Artists Demand AI Transparency in Copyright Use More than 400 British artists — including Elton John, Dua Lipa, Coldplay, and Paul McCartney — have signed an open letter urging Prime Minister Keir Starmer to support legislation that would mandate transparency in the use of copyrighted materials for AI training. The letter emphasizes that creative copyright is not just a legal tool but “the lifeblood of the creative industries,” underpinning both moral ownership and economic sustainability for millions. #AI#Copyright#AITraining

AI & Law

@ai_and_law · Post #443 · 14.11.2024 г., 08:04

Copyright Claims on AI Training Dismissed: A Case of Harm and Fair Use A recent New York court decision has set a notable precedent in copyright disputes involving AI training. Judge Colleen McMahon dismissed a lawsuit against OpenAI from news outlets Raw Story and AlterNet, which alleged the unauthorized use of their content to train ChatGPT. The case was dismissed on the grounds that the plaintiffs could not sufficiently demonstrate harm. However, Judge McMahon allowed room for an amended complaint, though she expressed doubt over whether the outlets could establish a recognizable injury under current law. OpenAI maintains that their model training practices align with fair use principles, as they rely on publicly accessible data and established legal precedents. Raw Story and AlterNet are evaluating options for amendment, emphasizing their confidence in addressing the court's concerns. The decision brings to light complex questions on fair use and copyright harm, particularly as AI tools continue to evolve and reshape content creation. #Copyright#AITraining#FairUse#AIRegulation

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65290 · 12.04.2026 г., 14:54

🚀 AI TRENDS | Moore Threads Completes Rapid Adaptation of MTT S5000 GPU for MiniMax M2.7 Moore Threads has announced the successful completion of the Day-0 rapid adaptation of its flagship AI training and inference all-in-one GPU, the MTT S5000, for the new generation large model, MiniMax M2.7. According to Odaily, this achievement further demonstrates the capability of domestically produced full-feature GPUs to quickly respond to and support cutting-edge AI models. #MooreThreads#MTTS5000#AItraining#GPU#MiniMaxM2.7 #AImodels#domesticGPU

EdgeMarket.AI 📣

@edgemarketai · Post #8086 · 31.03.2026 г., 11:54

The next layer of EdgeMarket is live. We’re introducing community validation for real world events feeding verified truth directly into AI systems. Every validation strengthens the network. Every correct signal earns rewards. ⚡ Validate events 🧠. Train AI with real data 💰 Earn $BET This is how decentralised intelligence is built. Signal Truth. Earn $BET Click Here ⬇️ To Start https://edgemarket.ai/bnb/validate-results #EdgeMarket#AI#Web3#Crypto#BET #Airdrop#EarnCrypto#SignalTruth#Validation #Decentralization#AITraining#Blockchain #CommunityDriven#OnChain#DePIN