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 2 слични објави

Пребарај: #mujoco

当前筛选 #mujoco清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14744 · 24.05.2025 г., 00:00

#jupyter_notebook#mujoco#physics#robotics MuJoCo is a powerful physics engine that helps researchers and developers simulate complex movements and interactions, especially in robotics and machine learning. It provides fast and accurate simulations, which are crucial for understanding how objects move and interact with their environment. MuJoCo is beneficial because it allows users to create realistic models of multi-joint systems, compute both forward and inverse dynamics, and even handle contacts and constraints effectively. This makes it a valuable tool for those working in fields like robotics, biomechanics, and animation[1][2][5]. https://github.com/google-deepmind/mujoco

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15225 · 15.10.2025 г., 13:00

#mdx#bilateral_teleoperation#force_feedback#genesis#gravity_compensation#humanoid_robot#imitation_learning#machine_learning#moveit2#mujoco#open_source#openarm#python#reinforcement_learning#robot#robot_arm#robotics#ros2#teleoperation OpenArm is a special robot arm that helps with physical AI research. It has 7 degrees of freedom, which means it can move like a human arm. This makes it good for tasks that involve touching or moving things safely around people. The robot is open-source, meaning anyone can build, modify, and use it. This is helpful because it makes advanced robotics available to more people, like researchers and students, without costing too much. A complete system with two arms costs about $6,500, which is much cheaper than similar robots. https://github.com/enactic/openarm