TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #273 · 26 јул.

В стандартном модуле random есть две очень похожие функции random.randint() random.randrange() Обе возвращают случайное значение из указанного диапазона >>> random.randint(10, 20) 12 >>> random.randrange(10, 20) 17 В чем же отличие? Дело в том что у randrange() есть третий параметр step. randint() действительно возвращает случайное число из указанного диапазона. randrange() на первый взгляд делает тоже самое если передать также два параметра. Но есть указать еще и step то наш диапазон усложняется, то есть в него попадёт не полный ряд значений. Например, я хочу получить случайное значение из диапазона но только чётное число. Тогда достаточно сделать так: >>> randrange(10, 20, 2) 16 Таким образом получается что randint это частный случай randrange без указания параметра step. Еще одно важное отличие в том, что randint() включает в диапазон второе значение а randrange() нет. То есть выражение randrange(10, 20) никогда не вернёт 20, а randint(10, 20) вернёт. #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #koboldcpp

当前筛选 #koboldcpp清除筛选

👥 KoboldCpp | 本地大模型一站式工具 刚开始在本地跑大模型,往往要折腾环境依赖、库文件兼容,体验极其繁琐。后来虽然有了 Ollama、llama.cpp 这类工具简化部署,但功能单一。KoboldCpp 在此基础上走得更远:既继承了 llama.cpp 的高效推理,又保持了 Ollama 式的简单易用,只需下载一个可执行文件,就能直接运行 它不仅支持 CPU/GPU 双模式,还额外集成了 图像生成、语音识别、文字转语音 等多模态 AI 功能,并且兼容 OpenAI、Ollama 等主流 API,能无缝接入现有服务。跨平台支持 Windows、macOS、Linux,真正做到了开箱即用,对想要体验多功能本地大模型的用户来说非常友好 😎小编有话说:装环境那套折磨人,这玩意儿就是“懒人直装版” 👩‍💻KoboldCpp 标签:#KoboldCpp#大模型#本地部署#llamacpp#Ollama#AI 🗓@xiuerSearch 搜索历史资源 ✈️频道 | 💬群聊 | 📱中文包