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: #wavesummit2025

当前筛选 #wavesummit2025清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8485 · 09.09.2025 г., 13:11

🔥 Новые модели от Baidu На Wave Summit 2025 Baidu китайцы показали новое поколение своих моделей: - Reasoning-модель ERNIE X1.1: опережает DeepSeek R1 при цене в 2 раза ниже - ERNIE 4.5: обходит GPT-4.5 при цене всего в 1% от него 🔥ERNIE X1.1: 🟢 Точность фактов выросла на 34.8% 🟢 Следование инструкциям улучшено на 12.5% 🟢 Агентные функции стали лучше на 9.6% 📊 В тестах модель: - обошла DeepSeek R1-0528 - в ряде бенчмарков показывает уровень GPT-5 и Gemini 2.5 Pro Доступна в ERNIE Bot, приложении Wenxiaoyan и через API на платформе Qianfan. На первый взгляд, это достойная модель. Она не превосходит Gemini 2.5 Pro или GPT-5 в задачах reasoning, но с учётом ограничений по вычислительным мощностям в Китае — результат впечатляющий и заслуживает внимания. 🔥 ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking: СДелана на базе 21B-instruct, которая уже считалась одной из самых сильных компактных MoE. > 21B параметров всего, 3B активных > Улучшена производительность в reasoning-задачах и Кодине > Более точное использование тулзов > Поддержка расширенного контекста до 128K токенов > Apache 2.0 За свои деньги - отличная модель. 🟢Попробовать X1.1:https://ernie.baidu.com 🟢ERNIE 4.5: https://huggingface.co/baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking 🟢 Сегодня в 07:00 AM UTC-7 — прямой эфир команды ERNIE, посвященный X1.1: https://youtube.com/live/1ZHqwkg9-x0?feature=share @ai_machinelearning_big_data #ERNIE#AI#Reasoning#WaveSummit2025