TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #281 · 18 авг.
Что-то вы гоните насчет "привычного вида формата 755 и 644". Я вот вообще не понял что это!😳 Действительно, что означают цифры которые мы получили в прошлом посте? Это кодировка, заключающая в себе режимы доступа к файлу. Подробней можно почитать в статье про chmod. Там можно увидеть альтернативное обозначение того же самого с помощью символов r w x, что значит чтение, запись, исполнение. Чтобы преобразовать восьмеричное число в такое обозначение в Python есть готовая функция >>> stat.filemode(0o755) '?rwxr-xr-x' Мы видим 3 группы по 3 символа, дающие 3 типа доступа для 3 типов юзеров. А что за знак вопроса в начале? Давайте передадим в эту функцию необрезанное значение от os.stat >>> stat.filemode(os.stat(path).st_mode) 'drwxr-xr-x' Это данные, которые мы безжалостно обрезали в прошлый раз😼 Первый символ обозначает тип объекта. Это может быть файл (-), директория (d) или симлинк (l). Вот простая схема данной кодировки [1][3][3][3] │ │ │ │ │ │ │ └──> Others Permissions │ │ └─────> Group Permissions │ └────────> Owner Permissions └───────────> File Type (разверните экран если вы с телефона) Если вы попробуете получить пермишены для симлинка то получите пермишены для файла >>> path = '.venv/bin/python3' >>> stat.filemode(os.stat(path).st_mode) '-rwxr-xr-x' Чтобы получить свойства именно симлинка, нужно это явно указать >>> stat.filemode(os.stat(path, follow_symlinks=False).st_mode) 'lrwxrwxrwx' #tricks#basic
Пребарај: #bioacoustics
@interesting_planet_facts · Post #1180 · 31.12.2025 г., 22:11
🌎 Sperm whales use a form of vocal “click” codes called codas to communicate within social groups. Each group has its own dialect of codas, with some sequences unique to specific clans. Adult whales use these patterns to maintain social bonds—individuals can be identified by their group’s coda “accent.” ✨ #whale⚡#communication⚡#animalbehavior⚡#bioacoustics 👉subscribe Interesting Planet 👉more Channels
@ai_machinelearning_big_data · Post #8288 · 16.08.2025 г., 12:01
🎧 Perch 2.0 — AI, который слушает природу и спасает вымирающие виды. DeepMind выпустили Perch 2.0 — компактную supervised-модель для биоакустики. Без миллиардов параметров, без сложного self-supervised обучения — просто аккуратная модель, которая побила все бенчмарки и уже работает в полевых исследованиях. 🌱 Почему это важно Звуки природы — это источник данных о биоразнообразии. По аудиозаписям можно понять: - какие животные живут в лесу, - сколько их, - размножаются ли они, - не вытесняются ли они человеком. Но расшифровка аудио — адский труд: в одном часе записи из тропиков десятки накладывающихся голосов. 🐦Что умеет Perch 2.0 Perch 2.0 — универсальный эмбеддер для звуков животных. Берёт 5 секунд аудио → выдаёт вектор, с которым можно: - находить похожие записи, - кластеризовать звуки, - обучать простой классификатор для новых видов (few-shot). ⚡ Работает без GPU и без дообучения. 🛠 Архитектура - Основa: EfficientNet-B3 (12M параметров). - Три головы: 1. Классификация ~15k видов. 2. Прототипная — создаёт семантические логиты для distillation. 3. Source prediction — угадывает источник записи. - Обучение в два шага: 1. Прототипная голова учится сама. 2. Её логиты становятся soft-label’ами для основной (**self-distillation**). 📊 Результаты - SOTA на BirdSet и BEANS (ROC-AUC, mAP). - Отличная переносимость на морских данных (киты, дельфины), которых почти не было в тренировке. - Всё это — без fine-tuning, только фиксированные эмбеддинги. Главный вывод Perch 2.0 показывает, что: 🟢 качественная разметка, 🟢 простая архитектура, 🟢 чёткая постановка задачи могут быть важнее, чем «бесконечные параметры» и сложные LLM. 🌍 Что это меняет - Биологам — быстрый анализ джунглей Бразилии или рифов без написания своих моделей. - ML-инженерам — наглядный пример, как обучать компактные сети без потери качества. - Исследователям — напоминание: не всегда нужен GPT-4, чтобы сделать полезный инструмент. 🟠Github: https://github.com/google-research/perch-hoplite 🟠Подробнее: https://deepmind.google/discover/blog/how-ai-is-helping-advance-the-science-of-bioacoustics-to-save-endangered-species/ 🟠Статья: http://arxiv.org/abs/2508.04665 @ai_machinelearning_big_data #DeepMind#AI#Bioacoustics#MachineLearning#Perch#Ecology