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 3 слични објави

Пребарај: #humanoid

当前筛选 #humanoid清除筛选
IT Masters

@ITmastersuz · Post #12840 · 30.04.2026 г., 05:58

🔥Xitoyda bir vaqtning o‘zida enaga, kuryer va uy yordamchisi bo‘la oladigan robot namoyish qilindi. 🤖 KAI kiyimlarni yig‘aoladi, turli asbob-uskunalar bilan ishlaydi, buyurtmalarni yetkazib beradi va bolalarga qarashda yordam bera oladi. 👍Eng qizig‘i — bu shunchaki buyruq bajaruvchi robot emas. U vaziyatni baholaydi, mustaqil qaror qabul qiladi va odamlar bilan muloqot qila oladi. 🤖 Mish-mishlarga ko‘ra, narxi 20 ming dollardan boshlanadi. Agar bu tasdiqlansa, u o‘z toifasidagi eng hamyonbop gumanoid robotlardan biri bo‘lishi mumkin. 📊Bizning barcha loyihalar | #humanoid

Hashtags

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8783 · 15.10.2025 г., 17:15

🤖Unitree G1 Kungfu Kid V6.0 — это уже не просто робот, а настоящий кунг-фу мастер. Полтора года тренировок сделали своё дело: он стал быстрее, сильнее и умнее. У робота 43 степени свободы, куча сенсоров и гибридная система управления, которая позволяет ему постоянно учиться и оттачивать движения. Кажется, мы реально приближаемся к моменту, когда роботы начнут тренироваться, как люди. Интересно, чему G1 научится следующим - паркуру или еще чему покруче? @ai_machinelearning_big_data #AI#Robotics#Humanoid#Unitree#FutureTech

👨‍🌾 🚜 🦁 🟢Китайская компания Zoomlion показывает впечатляющие результаты благодаря масштабной роботизации. На её производственной площадке «Умный город» где скоро откроется новый тракторный кластер в Чанше, состоящей из 12 интеллектуальных заводов и свыше 300 автоматизированных линий, ключевые машины выпускаются с рекордной цикличностью. Новый экскаватор появляется каждые 6 минут, автокран — каждые 18 минут, ножничный подъёмник — каждые 7,5 минут. Это может показаться фантастикой, но является фактом! Компания же связывает успех с глубоким внедрением ИИ-технологий, которые управляют не только самими роботами, но и всеми производственными процессами. 🟢Компания Zoomlion подчеркнула свою неизменную приверженность инновационным решениям, сформировав специальные команды для изучения передовых технологий в робототехнике и автоматизации. Кроме создания гуманоидных роботов, Zoomlion также активно занимается производством тяжелой и сельскохозяйственной техники. Они разрабатывают специализированные машины-роботы для выполнения специфических задач, таких как сбор и транспортировка фруктов, проведение прополки в сельскохозяйственных угодьях, и даже предотвращение лесных пожаров. Благодаря этим усилиям Zoomlion стоит на передовом рубеже инноваций в различных индустриях, прокладывая путь к новой эре автоматизации и высоких технологий в мире. 🟢Созданные на базе собственных разработок, эти роботизированные системы уже эффективно справляются с внутризаводской логистикой, погрузкой и разгрузкой материалов, предварительной сборкой компонентов и контролем качества. Их человекоподобная конструкция обеспечивает необходимую гибкость для выполнения разнообразных задач. Чтобы непрерывно совершенствовать эти системы, Zoomlion использует специальный испытательный полигон. Это позволяет быстро настраивать и оптимизировать взаимодействие между роботами и человеческими операторами. 🟢Важным аспектом стратегии компании является превращение собственного роботизированного опыта в новый коммерческий продукт. Zoomlion рассматривает свою платформу как перспективный источник дохода и уже работает над созданием специализированных моделей роботов для других отраслей. Это означает, что следующим шагом станет вывод этих решений на открытый рынок. Следующее поколение роботов планируется не только для внутреннего использования, но и для продажи сторонним предприятиям. Zoomlion и роботы начали свою историю с 2006 года, об этом в следующих новостях! #Zoomlion#Robots#ИИ#Роботы#ZoomlionRobots#Humanoid#Завод#Agromag#Агромаг