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: #geminiapi
@abmedia_news · Post #24369 · 05.05.2026 г., 08:03
【🤖 AI人工智慧｜Gemini API 推 Webhooks：Google 解決長任務輪詢痛點、Batch／Veo 可即時推送】 #Google#GeminiAPI#Webhooks Google 於 5 月 4 日上線 Gemini API Webhooks，解決長任務開發者頻繁輪詢的痛點。 該功能支援 Batch 與 Veo 2 結果主動推送，Logan Kilpatrick 稱此舉大幅優化 DevX。相較 OpenAI 專注消費端產品，Google 則選擇持續深耕開發者基建路線。 📍閱讀全文： https://abmedia.io/gemini-api-webhooks-event-driven-long-running-tasks-may-2026 📍 訂閱鏈新聞頻道：https://linktr.ee/abmedia.io
Hashtags
@bamaogong · Post #926 · 05.10.2025 г., 16:26
#Cloudflare#GeminiAPI#负载均衡#代理服务 部署在 Cloudflare Workers 上的 Gemini API 负载均衡器和代理服务 使用了 Durable Objects 来存储和管理 API 密钥，无论你连接的 worker 节点在属于哪个地区，最后都会转发到美国以后再向 Gemini 发起请求，不用再担心地区不支持的问题！ 🧲 网站网址：http://github.com/zaunist/gemini-balance-do
Hashtags
@semasci · Post #1245 · 18.08.2025 г., 06:59
🚀 Google Imagen 4 — доступен всем разработчикам! Google открыл общий доступ к мощному семейству моделей Imagen 4 для генерации изображений через Gemini API и Google AI Studio. Ключевое: 1. Три модели: ➡️Imagen 4 Fast: Скорость + низкая цена ($0.02/изображение). ➡️Imagen 4: Флагман, лучшее качество и рендеринг текста. ➡️Imagen 4 Ultra: Максимум детализации (премиум). 2. 2K разрешение: Imagen 4 и Ultra теперь генерируют изображения до 2048x2048 пикселей. 3. Безопасность: Встроенная невидимая водяная марка SynthID для ответственного ИИ. 🔥Итог: Революционные возможности генерации изображений теперь доступны разработчикам для интеграции в свои проекты. Подробности и документация на официальном сайте Google #Google#Imagen4#GeminiAPI#ИскусственныйИнтеллект#ГенерацияИзображений#AI Картинка сделана новой моделью по следующему промпту: Create a four panel comic strip in a retro style. The first panel should show a friendly cat sitting next to a Chromebook that is pulled up to the website https://ai.dev comic caption: Imagen 4 is now Generally Available! The second panel should show a dog saying “And we’re introducing Imagen 4 FAST which offers low-latency images at just $0.02 per image” panel three should show the cat saying “2K image upscaling is available too!” Panel 4 should show the cat and dog high-fiving with the caption “Try Imagen 4 in AI Studio now!” https://t.me/semasci
@ShareCentre · Post #7129 · 26.03.2026 г., 07:45
Google DeepMind 发布 Gemini API 开发者技能：用 Agent Skills 弥合模型知识鸿沟 Google DeepMind 于 3 月 25 日发文介绍其构建的 Gemini API 开发者技能（gemini-api-dev），旨在通过 Agent Skills 规范弥合大语言模型的知识鸿沟。测试显示，Gemini 3 系列模型在启用该技能后，代码生成正确率从不足 7% 大幅提升至接近 100%，但前提是模型需具备强大的推理能力。 ⚙️ 技能内容 该技能包含四部分： - API 高级功能集概览 - 当前模型和各语言 SDK 说明 - 各 SDK 基础示例代码 - 文档入口点列表（作为真实信息源） 技能已开源在 GitHub，支持通过 Vercel skills 和 Context7 两种方式安装： npx skills add google-gemini/gemini-skills --skill gemini-api-dev --global npx ctx7 skills install /google-gemini/gemini-skills gemini-api-dev 📊 评测结果 - 评测集：117 个 prompt，覆盖 Agent 编码、聊天机器人、文档处理、流式内容等场景 - 失败标准：生成的代码使用了旧版 SDK - Gemini 3.0 Pro/Flash：基线仅 6.8%，启用技能后大幅提升 - Gemini 3.1 Pro：基线 28%，启用技能后几乎全部通过 - Gemini 2.5 系列：也有提升，但远不如 3.x 系列——强推理能力是关键 - SDK Usage 类别通过率最低（95%），部分失败来自明确要求使用 Gemini 2.0 模型的 prompt 📎 相关链接 原文：https://developers.googleblog.com/closing-the-knowledge-gap-with-agent-skills/ GitHub：https://github.com/google-gemini/gemini-skills Agent Skills 规范：https://agentskills.io Google ADK Skills 文档：https://google.github.io/adk-docs/skills/ #Google#AI#AgentSkills#GeminiAPI#ADK#开发者工具