TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #planning
@amazingeo · Post #212 · 10.09.2025 г., 16:12
🌍 Milan has over 3 million trees as part of its city plan, giving it more trees than people. Urban forests like this reduce heat, clean air, and boost well-being for city residents. ✨ #cities⚡#sustainability⚡#planning⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography🌍
@amazingeo · Post #104 · 23.08.2025 г., 20:12
🌍 Hong Kong’s extensive network of elevated walkways—some stretching over 800 meters—lets people travel between major buildings without ever touching the street, maximizing space in the crowded city. ✨ #urban⚡#planning⚡#cityscape⚡#infrastructure⚡#geography⚡#nature⚡#earth 👉subscribe Amazing Geography🌍
@githubtrending · Post #14639 · 27.04.2025 г., 13:00
#python#agent_computer_interface#ai_agents#computer_automation#computer_use#grounding#gui_agents#in_context_reinforcement_learning#memory#mllm#planning#retrieval_augmented_generation Agent S2 is a smart AI assistant that handles computer tasks by breaking them into smaller steps and using specialized tools for each part, making it highly adaptable and efficient across different systems like Windows and Android. It outperforms other AI tools in completing complex tasks, learns from experience, and adjusts plans as needed, helping users automate digital work more reliably and effectively. https://github.com/simular-ai/Agent-S