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
Little Language Lessons
https://labs.google/lll/en
最近谷歌创意技术专家推出的基于 Gemini 最新模型的实验作品 Little Language Lessons，用 AI 驱动学习语言。
它主要由 3 部分微型学习实验场景组成。Tiny Lesson：随时学习单词、句子和用法； Slang Hang：学习母语使用者的习惯；Word Cam：直接 AI 驱动的识图识场景教语言功能。作者在介绍文档中给出了提示这些提示词，可以拿来自己学习。
这个玩具确实非常精美、有趣，值得使用。现在学习可选择场景太多了，间隔重复、沉浸翻译、语音对话、AI 生成，学吧。
最近 Notion CEO 提到 Notion = Lego + Al + tools for thought，同时能驾驭这三者的人很少，对这三者感兴趣和深耕的也不多。我倒是觉得 Google 有这个调性，各种分支的实验作品，以及 Steven Johnson 领导的 NotebookLM，作为 AI 驱动的思维工具，称得上也非常好用。
相关链接
介绍文档：How It’s Made: Little Language Lessons uses Gemini’s multilingual capabilities to personalize language learning
#tft#AI
一篇 PKM 与 AI 结合的最新研究论文
Creating Automatic Connections for Personal Knowledge Management
最近一位 X 佬在 Springer Nature 上发布了一篇关于个人知识管理（PKM）与大型语言模型/自然语言处理集成的 AI 应用研究。作者参考了很多笔记软件如 RR 这些，在论文主页 Notes 可以查看，主要提到了 Tana AI 助手的文本探索、Obsidian 图谱和 Readwise 的 AI 应用等，利用 AI 在个人知识管理领域轻松拉起整个知识图谱节点的研究。
这篇论文有个在线版本可以直接查看，论文还参考了 47 条书籍文献，如前两条 Sönke Ahrens 的聪明笔记和第二大脑书籍参考，以及语义分析/知识图谱等研究引用，可在主页查看
这篇论文基本踩到了我的「发布癖」上，PKM 与 AI 的交媾，诞出人类智识意义上的放大和命题延伸，即我前面提到过的 IA（intelligence amplification），这也是我一直在探索的领域。
这里几篇我喜欢的关于工具的技术文章，再分享。这个领域我还比较期待两位 K 神的研究分享，Karpathy 和 Kepano.
- Andy Matuschak 关于革命性思维工具的理解：How can we develop transformative tools for thought?
- Roam Research 白皮书 Roam White Paper.
- 没有银弹丨Fred Brooks 关于软件开发困难论述的经典论文
相关链接
1 Roam Research 复兴之后丨创新、式微及其影响
2 Intelligence Amplification
3 工具如何错误地塑造我们丨异化
4 On shortification of "learning"丨学习的简化
5 博客 2.0 时代丨知识库与数字花园
#TfT#AI