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
#DL
📱
Zeus New Pytorch Ecosystem Tool
Zeus is an open source toolkit for measuring and optimizing power consumption of deep learning workloads.
🖥Github
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
#dl
Park, Chanwook, Sourav Saha, Jiachen Guo, Hantao Zhang, Xiaoyu Xie, Miguel A. Bessa, Dong Qian, et al. 2025. “Unifying Machine Learning and Interpolation Theory via Interpolating Neural Networks.” Nature Communications 16 (1): 1–12.
https://www.nature.com/articles/s41467-025-63790-8
#dl
A few cool ideas in this model.
Introducing Gemma 3n: The developer guide - Google Developers Blog
https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n-developer-guide/
#dl
There is this new lib called scale. One could compile CUDA code to use it on AMD GPU.
https://docs.scale-lang.com/manual/how-to-use/
I don't know who is more pissed off, NVidia or AMD.
#dl
This repo is really nice.
yuanchenyang/smalldiffusion: Simple and readable code for training and sampling from diffusion models
https://github.com/yuanchenyang/smalldiffusion
#dl
Google & USC benchmarked a prompt based forecasting method, and the results are amazing.
Cao D, Jia F, Arik SO, Pfister T, Zheng Y, Ye W, et al. TEMPO: Prompt-based Generative Pre-trained Transformer for time series forecasting. arXiv [cs.LG]. 2023. Available: http://arxiv.org/abs/2310.04948