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 2 слични објави

Пребарај: #turingaward

当前筛选 #turingaward清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #522 · 10.03.2025 г., 08:04

❗️Turing Award Winners Sound the Alarm on AI Safety Andrew Barto and Richard Sutton, pioneers of foundational AI training method and recipients of this year’s Turing Award, are using their moment in the spotlight to issue a stark warning: AI companies are prioritizing profit over safety. Comparing the current approach to “building a bridge and testing it by having people use it,” they criticize the industry for rushing AI models to market without sufficient safeguards. Their concerns echo those of other leading AI researchers, including past Turing Award winners Geoffrey Hinton and Yoshua Bengio, who have also warned about the risks of unchecked AI development. With OpenAI shifting toward a for-profit model and major AI firms racing to deploy new technologies, the debate over responsible AI governance is more urgent than ever. #AI#AIGovernance#TuringAward#AISafety#ResponsibleAI

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #4349 · 09.03.2025 г., 22:00

Weekly AI Digest: Key Developments 🔹 Anthropic raises $3.5B through incremental funding rounds. Read more 🔹 QwQ 32B launched, slightly trailing top performers. Details here 🔹 Wan 2.1 remains a top open-source model amid competition. Learn more 🔹 Hunyuan Image2Video: Tencent's response to Alibaba's offering. Explore here 🔹 SourceCraft introduces cloud-based team development as VM replacement. More info 🔹 Apple's Mac Studio handles demanding models and LLMs. Discover more 🔹 SpeechSense analyzes customer conversations using LLM technology. Details 🔹 RL wins Turing Award, recognized with a $1M prize. Full story 🔹 Bitcoin drops to $82,223; Ethereum to $1,998, with $243M in liquidations. Read market update. #AI#Crypto#VC#Anthropic#Bitcoin#Ethereum#Hunyuan#Tencent#AIModels#OpenSource#MacStudio#SpeechSense#Investments#Funding#TuringAward#Liquidations#QwQ#SourceCraft#SmartTech