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: #toyotarobots

当前筛选 #toyotarobots清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #120 · 24.09.2023 г., 09:18

🌟AI Sunday Wonders: Toyota's Breakfast Bots Show How Robots Learn Welcome to AI Sunday Wonders! This week, we're diving into the fascinating world of AI-powered robots, and Toyota has a delightful story to share. Toyota Research Institute (TRI) has introduced the concept of a "kindergarten for robots." But here's the twist: these robots are learning to make breakfast! Traditionally, teaching robots complex tasks required extensive coding and debugging. However, TRI is taking a different approach. By giving robots a sense of touch, they allow the robots to "feel" their actions, making learning easier. Here's how it works: A "teacher" initially demonstrates a set of skills, and then, over a few hours, the AI model learns in the background. Imagine teaching a robot in the afternoon and coming back the next morning to find it mastering a new skill. Toyota aims to create "Large Behavior Models" (LBMs) for robots, allowing them to generalize new skills based on observed patterns, similar to how AI models learn from human writing patterns. They've already trained robots in over 60 challenging skills and plan to reach 1,000 by 2024. Toyota isn't alone in this endeavor; Google and Tesla are also making strides in AI training for robots. Imagine the possibilities: AI-trained robots that can perform tasks with minimal instruction, just like humans. #AISundayWonders#ToyotaRobots#AIInnovation