TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

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 1 слични објави

Пребарај: #touchdesigner

当前筛选 #touchdesigner清除筛选

#TouchDesigner, #TD Моя мечта и цель создать инструмент для проектирования искусственных нервных схем подобно той которую можно увидеть в фильме "Ева: Искусственный разум". В фильме инженер по искусственному интеллекту используя придуманный шоураннерами редактор настройки ИИ, в основе которого граф вершины которого отражают различные психические качества и их настройки: любопытство, настойчивость, привязанность и т.д. Подобно этому в моём воображении формируется редактор в котором возможно настраивать различные области мозга и связи между ними: облсти коры, мозжечка, ментальная карта таламуса, центры потребностей и удовольствия. В поисках интерфейсных решений я наткнулся на TouchDesigner (TD), это программа для дизайнеров благодаря ей создаются различные крутые инсталляции, где требуйся динамика. Её особенность программирование с помощью специальных нод и организации связей между ними, внутри ноды может быть код или заранее подготовленный алгоритм. TD отвечает главному моему принципу - это визуализация и наглядность. Внутри каждой ноды есть отображение того, что происходит внутри неё. И конечно это работа в реалтайме, пришло врем решать задачи в реалтайме... Конечно, TD это не создан для задач машинного обучения, в нём есть некоторые ограничения для моей работы, но это будет некий прототип, где я отработаю некоторые механики. Здесь есть ноды GLSL, а значит быстрые вычисления на GPU, есть нода python и сила numpy. Во первых, я переношу некоторые свои алгоритмы в TD, пока только в начале. Это послужит началом и прообразом инструмента к которому я стремлюсь, таким же удобным и доступным как TD. Возможно сочетание с тем, что я делал в CogFLUX (https://belkinandrey.github.io/), базовые безусловные рефлексы возможно настроить на нейронах, а когнитивные вычисления на нодах более высокого порядка с заготовленными алгоритмами. Причем всё может работать совместно. Под хэштегом #TouchDesigner и #TD буду выкладывать этот прогресс. Сейчас на видео самый простой алгоритм кластеризации из статьи https://habr.com/ru/articles/709350/