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: #metaai

当前筛选 #metaai清除筛选
PHYGITAL+CREATIVE

@phygitalcreative · Post #3065 · 08.06.2023 г., 02:27

Мультимодальный AI Meta: будущее поиска, генерации и взаимодействия с виртуальным миром в 6 типах данных Мультимодальность постепенно проникает в нашу жизнь. Meta AI зарелизила в opensource работу с 6 модальностями, которая не только позволяет работать с текстом, изображениями и видео, но также с инфракрасными изображениями и другими данными, что открывает возможности работы с AR/VR информацией. Вот какие возможности это открывает: Мультимодальный поиск (аля Google, но одновременно по 6 модальностям). Пример: найди виртуальный мир, в котором есть пространство размером с футбольное поле, и в котором были танцующие котики. Арифметические вычисления с векторами. Если раньше "кошка" и "cat" для LLM были одно и то же по смыслу, то теперь 3D-модель кота и слово "cat" будут равносильны, а "3D-модель кота" + слово "счастливый" - фото усов позволит найти видео улыбающегося кота без усов. Кросс-модальная генерация (сейчас отдельно генерируем картинки и видео, а будем генерировать объекты в 6ти модальностях одновременно). Пример: "сгенерируй мне AR-мир с котиками на основе звука, как они мяукают". Исследование Meta AI в области мультимодальности является значительным шагом вперед в развитии AI и открывает новые возможности для работы с разнообразными данными. 📝 Paper: https://dl.fbaipublicfiles.com/imagebind/imagebind-paper.pdf 👨‍💻 Github: https://github.com/facebookresearch/imagebind #ai#multimodal#metaai#ar#vr#llm#opensourсe