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: #visionlanguage

当前筛选 #visionlanguage清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8742 · 10.10.2025 г., 14:45

🚀Qwen выпустили гайд по работе с Qwen3-VL! Это подборка интерактивных ноутбуков, демонстрирующих возможности Qwen3-VL - как при локальном запуске, так и через API. Внутри - десятки реальных примеров с разборами: ▪ Работа с изображениями и рассуждение по ним ▪ Агент для взаимодействия с интерфейсами (Computer-Use Agent) ▪ Мультимодальное программирование ▪ Распознавание объектов и сцен (Omni Recognition) ▪ Продвинутое извлечение данных из документов ▪ Точное определение объектов на изображении ▪ OCR и извлечение ключевой информации ▪ 3D-анализ и привязка объектов ▪ Понимание длинных документов ▪ Пространственное рассуждение ▪ Мобильный агент ▪ Анализ и понимание видео 🟠GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/tree/main/cookbooks 🟠API-документация: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/user-guide/vision/ 🟠Попробовать: https://chat.qwen.ai/?models=qwen3-vl-plus 🟠Qwen3-VL: https://github.com/QwenLM/Qwen3-VL/blob/main/cookbooks @ai_machinelearning_big_data #Qwen#Qwen3VL#AI#VisionLanguage#Multimodal#LLM

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8792 · 16.10.2025 г., 14:10

📄PaddleOCR-VL (0.9B) — компактная Vision-Language модель нового поколения Команда Baidu AI представила PaddleOCR-VL (0.9B) — сверхлёгкую VLM-модель, которая достигает SOTA-точности в задачах распознавания: - текстов, - таблиц, - формул, - графиков 💡Под капотом: - NaViT - динамический vision-энкодер - ERNIE - облегчённая языковая модель от Baidu ⚡️ Поддержка 109 языков. 🟠GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) 🟠HuggingFace: https://huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL 🟠Docshttps://paddleocr.ai/latest/en/index.html @ai_machinelearning_big_data #BaiduAI#PaddlePaddle#Ernie#PaddleOCR#VisionLanguage#AI#OCR