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
AI-GENERATED MOVIES? WE'RE ALMOST THERE
😎
Every frame of The Heist was crafted using Google #veo2 's text-to-video AI.
No cameras. No sets. Just words transformed into cinematic visuals.
Jason Zada took care of sound, editing, and music, but the visuals? Completely AI 😍
VideoGenerator | SUBSCRIBE
⚡️Google introduced #veo2, new state-of-the-art video model (with better understanding of real-world physics & movement, up to 4K resolution). You can join the waitlist on VideoFX HERE
VideoGenerator | SUBSCRIBE
Еще один ИИ-фильм. Высший пилотаж. И сделано психологически отлично - как будто это съемки ролика. Все создано на #Veo2. Заняло 3 недели без напряга. В комментариях стоны и плачи о конце индустрии "живого" кино.
**
Цинк - https://www.youtube.com/watch?v=VqLWWYfCEbI
🎬Делай ролики круче, чем у Netflix
VEO 2 от Google — теперь в GPTunneL. Пиши промпт — получай сцену: движение камеры, свет, ракурсы, стиль.Без съёмок, без монтажа.
Всё — прямо внутри сервиса:
🔹 Генерация по описанию
🔹 Кинематографичная динамика
🔹 Поддержка разных стилей и жанров
Создавай ролики, которые хочется пересматривать. Промпт для вдохновения из нашего видео оставили ниже ⬇️
A beautiful light-skinned futuristic woman walks through a glowing AI tunnel. Soft neon lights — pastel pink, blue, and violet — reflect on her white glossy bodysuit. Her platinum hair is slicked back, her eyes glow gently. The camera follows her in slow motion, capturing every detail: smooth skin, confident gaze, calm energy. Digital particles float in the air. The scene feels clean, high-tech, hypnotic. Style: cinematic, bright, synthwave-future
⚠️Модель не бюджетная, но результат говорит сам за себя.
💡VEO 2 уже в Креатив.Лаб GPTunneL!
#creativelab@gptunnel#prompt@gptunnel#veo2@gptunnel
🎬Veo 2 endi fal.ai’da – AI yordamida video yaratish
Veo 2 modeli fal.ai platformasiga qo‘shildi, ya’ni endi Freepik’siz ham sun’iy intellekt yordamida video generatsiya qilish mumkin. Shunchaki havola orqali o‘tib, videolarni yaratish yoki API orqali ishlash kifoya.
Ammo…
📌Narxlar:
🕘8 soniyalik video – 4 dollar
💰1 soniya – 0.5 dollar
Shu sababli Freepik’da Veo 2 Klipga nisbatan 7 baravar qimmat.
🔗fal.ai/models/fal-ai/veo2
#AI#Video#Texnologiya#Veo2
📡@kunuzai
Google DeepMind: как ИИ-гигант захватывает все фронты
Пока OpenAI металась между моделями, облаками и попытками захватить рынок, Google ждал своего часа. 🕰️
Спокойно дорабатывая экосистему, вкладываясь в железо и собирая данные, гигант подошел к 2025 году с абсолютным преимуществом. Теперь их победа очевидна даже скептикам.
🔥Лидерство моделей
➡️Gemini 2.5 Pro — №1 в ключевых тестах: LMArena, GPQA Diamond, AIME.
➡️Gemini 2.5 Flash (скоро в релизе) — скорость и стоимость в разы лучше аналогов (даже DeepSeek).
➡️Gemma 3 — open source модель уровня Llama 4 и DeepSeek-v3 но компактнее.
🎯Интеграция в экосистему
➡️1 млн токенов контекста + доступ к Google Поиску, YouTube, Workspace.
➡️Миллиарды пользователей получат Gemini бесплатно через Android, Chrome, Gmail.
🛠️Не только LLM
➡️Veo 2 — топ в генерации видео.
➡️Project Astra (ассистент) и Mariner (взаимодействие с ПК) — прорыв в агентских системах.
➡️Google Workspaces (ранее G Suite) - все собрано в одном флаконе для корпоративного пользователя.
➡️Imagen 3 (изображения) и Lyria (музыка) — пока не топ в своих категориях, но явно догонят, так как были выпущены ещё в прошлом веке (в прошлом году, если быть точнее, но в ИИ это сравнимо с прошлым веком)..
⚡Железо и облака
➡️TPU Ironwood — чипы 7-го поколения для AI-инференса (конкурент Nvidia Blackwell и Huawei Ascend).
➡️Google Cloud + собственные серверы = независимость от Microsoft/AWS.
🆚Почему конкурентам не догнать?
➡️У OpenAI нет своего железа, облака и 2 млрд пользователей «из коробки».
➡️Anthropic зависит от AWS, а Meta сосредоточена на open source, а не продуктах.
➡️Илон Маск с Grok-3 хорошо продаёт полеты на Марс, но у него проблемы с железом (StarGate только стартует).
➡️Apple кажется просто отстал на повороте...
➡️Главный козырь Google: данные. YouTube, Поиск, Карты — это тренировочная база, которой вместе нет ни у кого.
⚠️Но есть нюансы
➡️Gemini всё ещё отстаёт в креативном письме (хотя прогресс есть).
➡️При тестировании не все гладко, мои тесты.
➡️Бесплатный доступ — пока маркетинг. Цены могут вырасти после массового внедрения.
➡️Пока ИИ от Google за VPN, китайцы удобнее...
Резюме:
Google не просто вернулся в игру — он переписывает правила. И да, это тот редкий случай, когда «too much winning» — не мем, а реальность. 🚀
P.S. Тем, кто верил в xAI: наши соболезнования.
https://t.me/semasci
#ИИ#AI#GoogleAI#DeepMind#GeminiAI#Veo2#imagen3#lyria
Хочется плакать, честно.
Остудите свой пыл — весь хайп вокруг VEO 3 сейчас лишь из-за вирусных роликов, которые повсюду.
На данный момент нет инструмента для реализации творческих задач сильнее, чем работа с референсами в Runway и их последующая анимация в GEN-4. Уверяю вас, все придут к подобному формату: сначала создаётся фото, затем оно анимируется. Вот увидите.
#Runway#Veo3#Veo2#Gen4#PikaLabs#SoraAI#Kaiber#VideoToVideo#AIanimation#TextToVideo#AItools