Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #380 · 21 окт.

Регулярно приходится писать и ревьюить код, где используется PySide2-6. Заметил, что в подавляющем большинстве случаев настройка создаваемых базовых виджетов происходит через методы. Думаю, всем знаком такой способ. Простой пример с кнопкой: button = QPushButton("Click Me") button.setMinimumWidth(300) button.setFlat(True) button.setStyleSheet("font-size: 20pt") button.setToolTip("Super Button") button.clicked.connect(lambda: print("Button clicked")) Но есть и альтернативный способ - настройка через свойства. Это просто ключевые аргументы конструктора класса. Хоть они и не указаны в документации как аргументы, но они есть) Этот код делает тоже самое но с помощью Property button = QPushButton( "Click Me", minimumWidth=300, flat=True, styleSheet="font-size: 20pt", toolTip="Super Button", clicked=lambda: print("Button clicked"), ) Где это может быть полезно ▫️ Это выглядит более аккуратно и коротко, уже повод использовать ▫️ Может использоваться в заполнении лейаута, когда нам не нужно никакое другое взаимодействие с виджетом и поэтому сохранять его в переменную не требуется. Например, лейбл или кнопка. widget = QWidget(minimumWidth=400) layout = QHBoxLayout(widget) layout.addWidget(QLabel("Button >", alignment=Qt.AlignRight)) layout.addWidget(QPushButton("Click Me", clicked=lambda: print("Button clicked"))) widget.show() Либо так widget = QWidget(minimumWidth=400) layout = QHBoxLayout(widget) for wd in ( QLabel("Button >", alignment=Qt.AlignRight), QPushButton("Click Me", clicked=lambda: ...) ): layout.addWidget(wd) widget.show() ▫️ Можно хранить настройки в каком-то конфиге или генерировать на лету, после чего передавать как kwargs. kwargs = {"text": "Hello " * 30, "wordWrap": True} my_label = QLabel(**kwargs) Как получить полный список доступных свойств? Эта функция распечатает в терминал все свойства виджета и их текущие значения def print_widget_properties(widget): meta_object = widget.metaObject() for i in range(meta_object.propertyCount()): property_ = meta_object.property(i) property_name = property_.name() property_value = property_.read(widget) print(f"{property_name}: {property_value}") #tricks#qt

Hashtags

#tricks #qt

Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #autonomousagents

当前筛选 #autonomousagents清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8556 · 16.09.2025 г., 11:00

Најди слично Погледај

🚨 Очень интересная идея в новой работе Google DeepMind - как справиться с ростом ИИ-агентов, которые начинают действовать как самостоятельные игроки в экономике. Если оставить процесс без контроля, такие агенты могут создать собственную экономику, напрямую связанную с человеческой. Это сулит и выгоды, и риски. Авторы предлагают концепцию «песочницы» (sandbox economy) - контролируемого пространства, где агенты могут торговать и координироваться, не нанося вреда рынкам. Вместо выполнения одной задачи, такие агенты могут: ▪ торговать, вести переговоры и заключать сделки без участия человека, ▪ переключаться между индустриями, формировать временные альянсы, ▪ координировать ресурсы в реальном времени. Первые стандарты вроде Agent2Agent и Model Context Protocol уже соединяют агентов между собой, закладывая основу глобальной экономики «машина-машина». Персональные AI-ассистенты вскоре смогут конкурировать и сотрудничать на этих рынках: торговаться за вычислительные мощности, доступ к данным или бронирование поездок - всё в интересах пользователей. Расчёты будут обеспечиваться цифровыми валютами и системами кредитов. 🟢Экономисты предупреждают: такие рынки будут развиваться быстрее человеческой реакции. Цены, сделки и бизнес-модели могут меняться не за месяцы, а за минуты. 🟢Предложения авторов - Использовать рынки и аукционы для честного распределения ресурсов. ▪Вводить миссионные цели — коллективные задачи, согласованные обществом. ▪Создавать систему удостоверений и репутации для агентов. ▪Применять смарт-контракты, аудит и прозрачные вычисления для доверия и контроля над ии. ▪Разрабатывать гибридное регулирование - сочетание технических протоколов и институциональных мер. Если внедрение будет продумано, триллионы машинных часов можно будет направить на решение глобальных задач - от лечения болезней до строительства инфраструктуры. ⚡️Статья: https://arxiv.org/pdf/2509.10147 @ai_machinelearning_big_data #AI#AgentEconomy#DeepMind#AutonomousAgents

Hashtags

#ai #agenteconomy #deepmind #autonomousagents

Repositorio data science

@repo_science · Post #3282 · 09.06.2023 г., 12:29

Најди слично Погледај

#superagi#ai#agi#agents#autonomousagents SuperAGI SuperAGI: An open-source framework for building, managing, and running useful autonomous AI agents. You can run concurrent agents, and add custom tools. The web version will be out soon 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----

Hashtags

#superagi #ai #agi #agents #autonomousagents

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65048 · 10.04.2026 г., 16:11

Најди слично Погледај

🚀 0G Labs Secures $325 Million for Onchain Financial Task Automation 0G Labs has announced its efforts to develop infrastructure for autonomous agents to perform financial tasks onchain. According to NS3.AI, the project has successfully raised approximately $325 million so far. Michael Heinrich, a representative of the company, indicated that significant adoption of semi-autonomous execution is expected to occur within the next 18 to 24 months. Currently, most activities are taking place in testnet environments. #0GLabs#OnchainFinance#FinancialAutomation#AutonomousAgents#Blockchain#Funding#Crypto#Testnet#Fintech#Investment

Hashtags

#0glabs #onchainfinance #financialautomation #autonomousagents #blockchain #funding #crypto #testnet #fintech #investment