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 1 слични објави

Пребарај: #linum

当前筛选 #linum清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9427 · 23.01.2026 г., 12:31

🌟LinumV2: T2V модель, которую делали вдвоем Интересная история, которая доказывает, что в индустрии ИИ не всегда нужны миллиарды долларов и сотни сотрудников. Знакомьтесь - проект Linum. Два брата, Сахила Чопра и Ману Чопра, сделали две text-to-video модели на 2 миллиарда параметров, которые генерируют клипы длиной от 2 до 5 секунд в разрешении до 720p. Согласитесь, это редкое явление в мире, где большинство видео-генераторов закрыты за платными API. Изначально братья совсем не планировали заниматься генерацией видео. Сахил окончил Стэнфордский университет в 2019, где в соавторстве разработал курс по LLM и занимался исследованиями в области когнитивных наук на стыке ИИ и лингвистики. Ману досрочно окончил Калифорнийский университет в Беркли в 2021 г.. До основания Linum занимался исследованиями ИИ в биоинженерии. Стартовав осенью 2022 года и пройдя через YCombinator, они пилили ИИ-инструмент для раскадровки фильмов. Но, пообщавшись с режиссерами, поняли: рынок слишком узкий, а творческий процесс у всех разный. 🟡Первая попытка создания видео-модели Linum v1, была, по их признанию, франкенштейном. Они взяли за основу SDXL, раздули U-NET, превратив 2D-свертки в 3D и добавили временные слои внимания. Получился забавный бот для Discord, который делал гифки в разрешении 180p. Это работало, но было тупиковой ветвью эволюции. Расширять модель, заточенную под картинки, для работы с видео - плохая идея в долгосроке. VAE, идущий в комплекте с имидж-моделью, просто не умеет нормально сжимать и разжимать видеопоток. Качество на выходе получается никакое. К тому же распределения данных в картинках и видео слишком разные, да и переучивать модель стоит дорого. 🟡V2 решили пилить с нуля. VAE взяли от Wan 2.1, успев попутно разработать свой собственный temporal VAE, но решили сэкономить на эмбеддингах, DIT и T5 на роль текстового энкодера. Представьте объем работы: двое парней делали то, чем обычно занимаются отделы с десятками сотрудников. Они сами собирали датасеты, настраивали VLM для фильтрации контента, писали пайплайны для аннотирования архива видео. И, конечно, бенчмаркали провайдеров, пытаясь понять, почему H100 у одного хостера работает хуже, чем у другого. 🟡К чему они пришли за 2 года разработки? Linum v2 — pretrained веса. Модель пока ошибается в физике и эстетике, а генерация 5-секундного клипа в 720p занимает около 15 минут на H100 при 50 шагах. Но, главное, братья не останавливаются: есть планы по ускорению через CFG и timestep distillation, работа над звуком и масштабированием. @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#T2V#Linum