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: #researcher

当前筛选 #researcher清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1343 · 25.02.2023 г., 06:20

#developer#вакансия#удаленка#работа#ML#deepfake#аватар#цифровойдвойник#datascience#ComputerVision#TTS#Text-To-Speech #VoiceCloning#AutomaticSpeechRecognition#RnD#Researcher ✅Вакансия: RnD Engineer / Researcher (TTS) Компания : AI CLONE Формат работы: удаленно Работа : временно (2 недели), с последующей пролонгацией по результатам работы 💰Вилка : $2-3k за 2 недели Локация: любая ✏️Обязанности: - Реализовывать идеи по улучшению Text-to-Speech и других задач; - Экспериментировать, получать понятные и воспроизводимые результаты, достоверно подтверждать гипотезы. ✏️Требования: - Знание базовых алгоритмов и структур данных; - Понимание современных архитектур и подходов в ML/DL; - Практический опыт в Audio/Speech: TTS, Voice Cloning/Conversion и прочее; - Навыки реализации, тренировки и отладки моделей на PyTorch; - Умение работать в команде над большим техническим проектом (GitHub, Docker, etc.); - Умение быстро изучать новые технологии и решать сложные задачи. ✏️Что мы предлагаем: - Полностью удаленный формат работы, в любом часовом поясе, из любой точки мира; - Возможность выплат в криптовалюте; - Возможность быть у истоков быстрорастущей, перспективной IT компании; - Любой удобный формат трудоустройства; - Комфортные условия работы, не токсичная команда; - Применение лучших практик и современный стек технологий, получение опыта в передовых направлениях ML и CV. 📲 Присылайте ваше CV в телеграм @Nadezhda120288 , либо почту [email protected]