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 5 слични објави

Пребарај: #mistralai

当前筛选 #mistralai清除筛选

Mistral 3: мультимодальный, открытый, но... уже догоняющий Французская Mistral AI выпустила семейство моделей Mistral 3. Главное: ✅ Mistral Large 3 (41B) — мультимодальная (текст+изображение), открытая (Apache 2.0). Похожа архитектурно на DeepSeek V3. ✅Ministral (14B, 8B, 3B) — тоже мультимодальные, компактные. Но грустная правда: это не прорыв. Модель на бенчах лишь сравнивается с DeepSeek-V3.1 и Kimi K2, которые уже стали стандартом. Пока европейцы готовили релиз, в Китае вышла уже следующая итерация. Архитектурное «вдохновение» у китайских коллег и скромные результаты делают релиз скорее шагом в догоняющих. В опенсорс-гонке ИИ Китай пока уверенно рулит, задавая темп и планку. Европейский ИИ стабилен: круассаны есть, прорывов нет. #MistralAI#ИИ#Opensource#LLM https://t.me/semasci

AI & Law

@ai_and_law · Post #625 · 31.07.2025 г., 07:04

🇫🇷Mistral Publishes First Full Lifecycle Emissions Report for AI Model French AI company Mistral has released what it describes as the first "comprehensive lifecycle analysis" of an AI model, titled “Our contribution to a global environmental standard for AI.” The report covers the environmental impact of model development end-to-end, marking a step toward establishing global benchmarks for carbon transparency in AI. As the energy demands of training and deploying large models draw increasing scrutiny, Mistral’s move sets a precedent: environmental accountability is no longer optional in frontier AI development. Without lifecycle visibility, sustainable innovation remains an empty claim. #AI#Sustainability#MistralAI#AIEthics

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9685 · 18.03.2026 г., 14:15

⚡️Mistral выпустила Small 4. Mistral Small 4 - это мультимодальный комбайн, который закрывает сразу три задачи: ризонинг, агентный кодинг и работу с изображениями. Раньше под каждую из них была отдельная модель: Magistral, Devstral и Pixtral. Теперь один чекпоинт, 🟡Архитектура MoE с 128 экспертами, из которых на каждый токен активируются 4. Всего 119B параметров, активных - 6B на токен. Контекстное окно - 256 тыс. токенов. По сравнению с Mistral Small 3 в новой версии задержка сократилась на 40%, пропускная способность выросла в 3 раза. Ключевая фича - параметр reasoning_effort. Если поставить none будет быстрый чат-режим, как в Small 3.2, а с ключом high модель начнет разворачивать цепочку рассуждений, сопоставимую с Magistral. Переключение в рантайме, без смены модели. 🟡Тесты Small 4 с включенным reasoning обходит GPT-OSS 120B на LiveCodeBench и генерирует при этом на 20% меньше токенов. На AA LCR набирает 0.72 при длине ответа 1.6K символов. Для сравнения, модели Qwen для тех же результатов нужно от 5.8K до 6.1K. Для self-hosted деплоя минимальный стенд - 4× NVIDIA HGX H100, 2× HGX H200 или 1× DGX B200. Попробовать бесплатно можно на build.nvidia.com, через Mistral API или AI Studio. 📌 Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Набор моделей @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#MistralSmall4#MistralAI

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8427 · 02.09.2025 г., 16:20

🚀 Mistral представили обновления для Le Chat: - Более 20 коннекторов на базе MCP — от Databricks и Snowflake до GitHub и Asana. - Новая функция Memories — ассистент запоминает важные взаимодействия, а пользователь может полностью управлять памятью (добавлять, редактировать, удалять). Обновления делают Le Chat одним из самых удобных и готовых к бизнес-задачам AI-ассистентов. Попробовать можно на сайте chat.mistral.ai или в мобильном приложении. 🟠 Подробности: https://mistral.ai/news/le-chat-mcp-connectors-memories. @ai_machinelearning_big_data #MistralAI#LeChat#AIassistant#MCP

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3950 · 22.01.2025 г., 13:00

Circle Acquires Hashnote; $5.6M for Wingbits 🔍 Institutional investment management platform Hashnote acquired by Circle. 💰 Wingbits, a token-incentivized flight tracking network, raises $5.6M in a strategic funding round led by Borderless Capital and Bullish, with participation from various investors. 🔄 Significant crypto movement detected: 2,410 #BTC (worth $253M) transferred to Coinbase Institutional. ⚡ Mantle announces a financial blockchain center with a treasury of $4.3B, planning expansion of mETH and FBTC Protocols in 2025. 🌐 Mistral AI aims for IPO and opens Singapore office as part of regional expansion. 🏛️ Major U.S. Bitcoin miner MARA advocates for Bitcoin reserves in 50 states with state-level bills under consideration. 🚀 Stargate Project initiated by tech giants for AI infrastructure in the U.S., with $500 billion investment planned by 2029. 🔗Read more about Mantle's blockchain center. #Hashnote#Circle#Wingbits#Crypto#BTC#Mantle#mETH#FBTC#MistralAI#IPO#MARA#Bitcoin#StargateProject#AI#VC