TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #242 · 7 мај

Теперь запакуем строку. В этом случае следует передавать тип данных bytes. >>> struct.pack('=s', b'a') b'a' Для записи слова следует указывать количество символов. >>> struct.pack('=5s', b'hello') b'hello' Кстати, запакованный вид соответствует исходному тексту. Всё верно, символ есть в таблице ASCII, то есть его код попадает в диапазон 0-127, он может быть записан одним байтом и имеет визуальное представление. А вот что будет если добавить символ вне ASCII >>> struct.pack(f'=s', b'ё') SyntaxError: bytes can only contain ASCII literal characters. Ошибка возникла еще на этапе создания объекта bytes, который не может содержать такой символ. Поэтому надо кодировать эти байты из строки. >>> enc = 'ёжик'.encode('utf-8') >>> struct.pack(f'={len(enc)}s', enc) b'\xd1\x91\xd0\xb6\xd0\xb8\xd0\xba' Заметьте, длина такой строки в байтах отличается от исходной длины, так как символы вне ASCII записываются двумя байтами и более. Поэтому здесь формат создаём на лету, используя получившуюся длину как каунтер токена. #libs#basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #courseware

当前筛选 #courseware清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15239 · 21.10.2025 г., 11:30

#python#artificial_intelligence#cloud_ml#computer_systems#courseware#deep_learning#edge_machine_learning#embedded_ml#machine_learning#machine_learning_systems#mobile_ml#textbook#tinyml You can learn how to build real-world AI systems from start to finish with an open-source textbook originally from Harvard University. It teaches you not just how to train AI models but how to design scalable systems, manage data pipelines, deploy models in production, monitor them continuously, and optimize for devices like phones or IoT gadgets. This helps you become an engineer who can create efficient, reliable, and sustainable AI systems that work well in practice. The book offers hands-on labs, community support, and free online access, making it easier to gain practical skills in machine learning systems engineering. https://github.com/harvard-edge/cs249r_book