TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #254 · 11 јун.

Тип строки в Python имеет очень много удобных методов. Сегодня пост про два таких метода которые чаще всего используются "однобоко". Это методы startswith() и endswith() Самый обычный сценарий использования — проверка, начинается ли строка с указанной подстроки? >>> "some_string".startswith("some") True И аналогичная ситуация с зеркальным вариантом этой функции, проверка совпадения с конца >>> "some_string".endswith("some") False Так они используются в большинстве случаев что я видел. Но у этих функций есть еще два варианта использования. 🔸Сравнение нескольких подстрок Для проверки нескольких подстрок в одной строке обычно вызывают эти функции несколько раз. Но на самом деле достаточно передать кортеж со всеми строками один раз. Если будет хоть одно совпадение то функция вернёт True. >>>"my_image.png".endswith(("jpg", "png", "exr")) True 🔸Диапазон поиска Вторым аргументом можно передать индекс символа с которого следует начать сравнение, а третий аргумент это индекс последнего символа. >>> ".filename.ext".startswith("file", 1) True >>> "file_###.ext".endswith('#', 0, -4) True Индексы можно указать отрицательными, что означает отсчёт с конца. #trics#basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #flax

当前筛选 #flax清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14988 · 23.07.2025 г., 00:00

#python#deep_learning#diffusion#flax#flux#hacktoberfest#image_generation#image2image#image2video#jax#latent_diffusion_models#pytorch#score_based_generative_modeling#stable_diffusion#stable_diffusion_diffusers#text2image#text2video#video2video The Hugging Face Diffusers library is a powerful and easy-to-use tool for generating images, audio, and 3D molecular structures using advanced diffusion models. It offers ready-to-use pretrained models and flexible components like pipelines, schedulers, and model building blocks, allowing you to quickly create or customize your own diffusion-based projects. Installation is simple via pip or conda, and you can generate high-quality outputs with just a few lines of code. This library benefits you by making cutting-edge AI generation accessible, customizable, and efficient, whether you want to run models or train your own[1][2][5]. https://github.com/huggingface/diffusers