Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #345 · 9 окт.

Функция dir() - удобна для получения списка атрибутов у любого объекта. Ранее я писал про функцию __dir__() в модуле (не путайте её с переменной __all__(), которая указывает список объектов для импорта если встречается конструкция from module import *). Скорее всего вы уже знаете как использовать функцию dir(). Любой объект может реализовать метод __dir__() чтобы указать список имеющийхся и динамических атрибутов. И функция dir() поможет получить список этих атрибутов. >>> dir(str) ['__add__', '__class__', '__contains__', ...] У этой функции есть еще один способ применения. Её можно вызвать без аргумента, и в таком случае она вернёт список имён в текущем неймспейсе. >>> dir() ['__builtins__', '__doc__', '__file__', ...] >>> def test(): >>> x = 1 >>> print(dir()) >>> test() ['x'] #basic#tricks

Hashtags

#basic #tricks

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #flax

当前筛选 #flax清除筛选

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14988 · 23.07.2025 г., 00:00

Најди слично Погледај

#python#deep_learning#diffusion#flax#flux#hacktoberfest#image_generation#image2image#image2video#jax#latent_diffusion_models#pytorch#score_based_generative_modeling#stable_diffusion#stable_diffusion_diffusers#text2image#text2video#video2video The Hugging Face Diffusers library is a powerful and easy-to-use tool for generating images, audio, and 3D molecular structures using advanced diffusion models. It offers ready-to-use pretrained models and flexible components like pipelines, schedulers, and model building blocks, allowing you to quickly create or customize your own diffusion-based projects. Installation is simple via pip or conda, and you can generate high-quality outputs with just a few lines of code. This library benefits you by making cutting-edge AI generation accessible, customizable, and efficient, whether you want to run models or train your own[1][2][5]. https://github.com/huggingface/diffusers

Hashtags