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 11 слични објави

Пребарај: #v3

当前筛选 #v3清除筛选
AChat

@achatlab · Post #10 · 18.08.2023 г., 00:16

ChatGPT Admin Web #v3#beta 手动部署教程:https://caw.sku.moe/quickstart 需要在本地启动一个 Postgres 和 Redis 并配置在配置文件中 可使用docker: postgres: docker run -itd --name caw-postgres -e POSTGRES_PASSWORD=postgres-p 5433:5432 -d postgres redis: docker run -d --name caw-redis -p 6379:6379 -p 8001:8001 redis/redis-stack:latest

Hashtags

AChat

@achatlab · Post #9 · 14.08.2023 г., 10:26

ChatGPT Admin Web #v3#进度同步#测试版 很抱歉由于开发者的精力不足,这么久来一直没有正式公布有关这个项目的消息。 ChatGPT-Admin-Web 是一个基于 ChatGPT-Next-Web 非常早期的版本 fork 出的添加了多用户管理的开源项目。该项目的 v1 和 v2 版本一直没有进行正式发布,也没有系统的部署教程,虽然有很多开发者能够自行部署并进行再次开发,但我们希望能够维护一个易于部署的非技术友好的开源项目。 由于v1版本使用Redis数据库拓展性可用性较差,故计划基于Prisma开发 v2 版本,由于数据表设计失误、开发力量有限、引入面具功能导致项目难以维护等原因,v2版本存在诸多问题。 为了更好的面向开源社区,我们重新设计了v3版本同时开发了后台管理面板,该版本具有以下不同的特性: - 提供一个全局统一的配置文件,不再依赖于环境变量 - 聊天历史云端保存、同步,本地(localStorage)不再存储 - Model, Platform(OpenAI Base), API Key 后台管理 - 基于权重的 Key Pool 自动调度 - 微信登陆支持微信开放平台OAuth和微信公众平台二维码 - 容器部署为一等公民,包括 Railway, flyio 等支持容器部署的平台,不再维护 Vercel平台的部署 目前暂不支持面具功能。技术上前端基于v1版本重构,后端使用Nestjs重写。 注意:对于v1版本,会有相应的迁移计划。对于v2版本,我们不再进行维护和支持。 项目即将发布,可前往Gtihub v3 分支预览。 感谢许多人的支持。 AprilNEA PeronGH

耕读频道

@iGengdu · Post #751 · 20.01.2025 г., 12:49

#DeepSeek#R1#v3#o1#推荐 分享:DeepSeek发布推理模型R1 作为国产大模型实力派代表的DeepSeek,近期发布了号称比肩OpenAI o1的模型DeepSeek-R1(包括DeepSeek-R1-Zero、 DeepSeek-R1);Deepseek官方消息称:DeepSeek-R1在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩 OpenAI o1 正式版。(DeepSeek被Anthropic CEO视作与Anthropic、OpenAI、Google等公司并列的AI领域新竞争者,Update time: 20250208 ) 使用方法: 1.登录官网 https://www.deepseek.com/ 或者下载DeepSeek官方App、登录自己的账号,选择深度思考(Deep Think)即可使用DeepSeek-R1模型;未选中深度思考(Deep Think)时,采用的是DeepSeek V3模型。(美国IP等,可以邮箱注册,不用绑定手机号码) 2.HuggingFace DeepSeek-R1体验地址: https://huggingface.co/deepseek-ai DeepSeek也可以通过API调用模型服务;DeepSeek-R1 API 服务定价为每百万输入 tokens 1 元(缓存命中)/ 4 元(缓存未命中);每百万输出 tokens 16 元。 3.邮箱注册、登陆DeepSeek的方法 如果遇到DeepSeek无法邮箱注册或登陆,可尝试将以下域名加入代理,并用浏览器无痕模式访问 DeepSeek.com : *.deepseek.com (deepseek官方域名) *.volces.com (火山大引擎) *.portal101.cn (数美反欺诈接入的js) 📢频道✈️群组 (耕读)📬投稿

🪷Стикерпаки от Уилл🪷

@fandom_sticker1 · Post #5999 · 31.12.2024 г., 17:49

Ⲛ૯ਘ ƿɑςκ ⨍ʀ૦ⲙ @⨍ɑⲛᑯ૦ⲙ_ઽ੮ɪςκ૯ʀ1 !! 🤍 🤍 🤩 🤩 🤩 🤩 🤩 🤩 🤩 🤩 🤩 🤩 🤍Ɑᑯⲙɪⲛ:: #Сед 🤍Σⲏɑʀɑς੮૯ʀ:: Kagehara, Bonkichi, Kaede, Rantaro, Nagito. 🤍⨍ɑⲛᑯ૦ⲙ:: Danganronpa 🤍વυɑⲛ੮ɪ੮ⲩ:: 45(?) 🤍੮ɑɢઽ:: #Шуичи #Кагехара#Кокичи#Бонкичи#Каэде#Рантаро#Нагито // #V3#GD#Данганронпа 🤩 🤩 🤩 🤩 🤩 🤩 🤩 🤩 🤩 🤩 🤩 🤩 🍽️:: Ʀ૯ɑς੮ɪ૦ⲛઽ? 🥺 Всем добрый вечер. Я новый админ - Сед. Рассчитываю на вашу доброту!! Это мой первый пак на этом канале,, надеюсь он вам понравится ^_^ Всех с наступающим!. 🥴

Libertà è ragione

@libertaeragione · Post #3993 · 09.10.2023 г., 09:08

#Elezioni#Germania#Regionali#Assia Risultati definitivi: Affluenza: 66% #CDU|EPP: 34,6% #AfD|ID: 18,4% #SPD|S&D: 15,1% #Grüne|G/EFA: 14,8% #FDP|RE: 5% #FW|RE: 3,5% #Linke|LEFT: 3,1% #TIER|LEFT: 1,5% #Volt|G/EFA: 1% #PARTEI|NI: 0,8% #dieBasis|No-vax: 0,5% #Piraten|G/EFA: 0,3% #V3|Animalisti: 0,3% #Humanisten|Umanisti di centro: 0,2% #ABG|Anti-corruzione: 0,2% #ÖDP|G/EFA: 0,2% #Klimaliste|Verdi: 0,2% #Verjüngungsforschung|Pro-ricerca sulla medicina contro l'invecchiamento: 0,1% #APPD|Anarchici satirici: 0,1% #DKP|Estrema sinistra: 0,1% #DNM|Centro: 0% @OsservatorioEsteri