Мои Генерации
@thisismygenerations · Post #4807 · 19.04.2026 г., 08:27
Смартфон несуществующего бренда Aura #ernie#digitalart#техника#дизайн
Hashtags
TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Најди сличен содржај
Изворен канал @pythonotes · Post #303 · 27 дек.
Наверняка вы замечали, что в Python есть удобная функция для получения переменной окружения os.getenv(NAME) И её "сестра" для создания или изменения переменных окружения os.putenv(NAME, VALUE) Но почему-то putenv() не работает как должно. Энвайромент не обновляется! os.putenv('MYVAR', '1') print(os.getenv('MYVAR')) ... и ничего 😴 Почему так? На самом деле энвайромент обновляется, но это значение не добавляется в словарь os.environ. Откройте исходник функции os.getenv(). Это просто шорткат для os.environ.get() В то время как putenv() это built-in С-функция. Словарь os.environ (или точней класс из MutableMapping) создаётся из энвайромента в момент инициализации. Функция putenv() самостоятельно его не изменяет. В тоже время, когда вы создаёте или изменяете ключ в os.environ, автоматически вызывается putenv() в методе __setitem__(). То есть, технически putenv() всё делает верно, но в os.environ это не отражается. Можно проверить так: >>> os.putenv('MYVAR', '123') >>> os.system('python -c "import os;print(os.getenv(\'MYVAR\'))"') 123 Я объявил переменную в текущем процессе и вызвал дочерний процесс, который её унаследовал и получил в составе os.environ. Аналогично при удалении переменной вызывается еще одна built-in функция unsetenv(), удаляющая переменную из системы. Итого ▫️ Удобней всего явно обновлять переменные через os.environ ▫️ Есть способ неявно создать/удалить переменную через putenv/unsetenv, что не повлияет на os.environ но изменит энвайромент и передаст изменения сабпроцессам. Но так лучше не делать! ▫️os.environ это просто обертка для built-in функций putenv() и unsetenv(). #basic
Hashtags
Резултати
Пронајдени 4 слични објави
Пребарај: #ernie
当前筛选 #ernie清除筛选
Machinelearning
@ai_machinelearning_big_data · Post #8485 · 09.09.2025 г., 13:11
🔥 Новые модели от Baidu На Wave Summit 2025 Baidu китайцы показали новое поколение своих моделей: - Reasoning-модель ERNIE X1.1: опережает DeepSeek R1 при цене в 2 раза ниже - ERNIE 4.5: обходит GPT-4.5 при цене всего в 1% от него 🔥ERNIE X1.1: 🟢 Точность фактов выросла на 34.8% 🟢 Следование инструкциям улучшено на 12.5% 🟢 Агентные функции стали лучше на 9.6% 📊 В тестах модель: - обошла DeepSeek R1-0528 - в ряде бенчмарков показывает уровень GPT-5 и Gemini 2.5 Pro Доступна в ERNIE Bot, приложении Wenxiaoyan и через API на платформе Qianfan. На первый взгляд, это достойная модель. Она не превосходит Gemini 2.5 Pro или GPT-5 в задачах reasoning, но с учётом ограничений по вычислительным мощностям в Китае — результат впечатляющий и заслуживает внимания. 🔥 ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking: СДелана на базе 21B-instruct, которая уже считалась одной из самых сильных компактных MoE. > 21B параметров всего, 3B активных > Улучшена производительность в reasoning-задачах и Кодине > Более точное использование тулзов > Поддержка расширенного контекста до 128K токенов > Apache 2.0 За свои деньги - отличная модель. 🟢Попробовать X1.1:https://ernie.baidu.com 🟢ERNIE 4.5: https://huggingface.co/baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking 🟢 Сегодня в 07:00 AM UTC-7 — прямой эфир команды ERNIE, посвященный X1.1: https://youtube.com/live/1ZHqwkg9-x0?feature=share @ai_machinelearning_big_data #ERNIE#AI#Reasoning#WaveSummit2025
GitHub Trends
@githubtrending · Post #14897 · 02.07.2025 г., 13:00
#python#ernie#ernie_45#ernie_45_vl#erniekit#llm#vlm ERNIE 4.5 is a powerful AI model family that understands and generates text, images, and videos together, thanks to its special design that shares knowledge across these types without losing quality. It includes large models with billions of parameters and smaller efficient ones, all trained using the PaddlePaddle framework for fast and effective use. ERNIE 4.5 excels in tasks like language understanding, visual reasoning, and following instructions, often outperforming other top models. It also offers tools for easy training and deployment on various hardware. This means you can use ERNIE 4.5 for advanced AI applications involving text and visuals with high accuracy and efficiency, supported by open-source resources for customization and development[1][3][5]. https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE
Machinelearning
@ai_machinelearning_big_data · Post #8792 · 16.10.2025 г., 14:10
📄PaddleOCR-VL (0.9B) — компактная Vision-Language модель нового поколения Команда Baidu AI представила PaddleOCR-VL (0.9B) — сверхлёгкую VLM-модель, которая достигает SOTA-точности в задачах распознавания: - текстов, - таблиц, - формул, - графиков 💡Под капотом: - NaViT - динамический vision-энкодер - ERNIE - облегчённая языковая модель от Baidu ⚡️ Поддержка 109 языков. 🟠GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) 🟠HuggingFace: https://huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL 🟠Docshttps://paddleocr.ai/latest/en/index.html @ai_machinelearning_big_data #BaiduAI#PaddlePaddle#Ernie#PaddleOCR#VisionLanguage#AI#OCR