TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #381 · 23 окт.

Установить свойства виджета в PySide можно не только через соответствующие методы и конструктор класса. Можно их изменять с помощью метода setProperty по имени. btn = QPushButton("Click Me") btn.setProperty("flat", True) Это аналогично вызову btn.setFlat(True) Если указать несуществующее свойство, то оно просто создается btn.setProperty("btnType", "super") Получить его значение можно методом .property(name) btn_type = btn.property("btnType") Когда это может быть полезно? ▫️Можно просто хранить какие то данные в виджете и потом их доставать обратно widget = QWidget() widget.setProperty('my_data', 123) print(widget.property('my_data')) ▫️ Назначая эти свойства разным виджетам можно потом отличить виджеты во время итераци по ним. Например, найти все кнопки со свойством my_data="superbtn". Но ведь вместо кастомного свойства можно использовать objectName, будет тот же результат. Да, но y ObjectName есть ограничение - только строки. ▫️ Если нам потребуется не просто поиск а, например, сортировка по числу, то свойства позволяют нам это сделать. Поддерживается любой тип данных widget.setProperty('my_data', {'Key': 'value'}) widget.setProperty('order', 1) all_widgets.sort(key=w: w.property('order')) Но ведь Python позволяет всё вышеперечисленное сделать простым созданием атрибута у объекта widget.order = 1 widget.my_data = 123 Да, но я думаю что не надо объяснять почему не стоит так делать. К тому же, если у виджета нет свойства то метод .property(name) вернет None, а отсутствующий атрибут выбросит исключение. ▫️ Действительно полезное применение кастомным свойствам - контроль стилей. Здесь атрибутами не обойтись, нужны именно свойства. Дело в том, что в селекторах стилей можно указывать конкретные свойства виджетов на которые следует назначать стиль. Просто запустите этот код from PySide2.QtWidgets import * if __name__ == "__main__": app = QApplication([]) widget = QWidget(minimumWidth=300) layout = QVBoxLayout(widget) btn1 = QPushButton("Action 1") btn2 = QPushButton("Action 2") btn3 = QPushButton("Action 3", flat=True) layout.addWidget(btn1) layout.addWidget(btn2) layout.addWidget(btn3) # добавим кастомное свойство одной кнопке btn1.setProperty("btnType", "super") # добавляем стили widget.setStyleSheet( """ QPushButton[btnType="super"] { background-color: yellow; color: red; } QPushButton[flat="true"] { color: yellow; } """ ) widget.show() app.exec_() С помощью селектора мы избирательно назначили стили на конкретные кнопки. Как получить список всех кастомный свойств? Функция получения списка кастомных свойств отличается от получения дефолтных. def print_widget_dyn_properties(widget): for prop_name in widget.dynamicPropertyNames(): property_name = prop_name.data().decode() property_value = widget.property(property_name) print(f"{property_name}: {property_value}") #tricks#qt

Hashtags

Резултати

Пронајдени 4 слични објави

Пребарај: #kaggle

当前筛选 #kaggle清除筛选

​​Обзор соревнований по ML за 2025 год Есть такая платформа - https://mlcontests.com/, там можно увидеть список актуальных идущих соревнований по ML. Автор выускает ежегодный обзор по соревнованиям. Вот ссылка на мой пост про обзор 2023. 2024 я как-то пропустил, но вот сейчас увидел обзор за 2025: https://mlcontests.com/state-of-machine-learning-competitions-2025/?ref=mlcr25 Из интересного: • В табличных соревнованиях всё ещё царят бустинги, но нейронки всё активнее используют в блендинге/стакинге • Некоторые компании (не будем тыкать пальцами, но мы-то знаем) дают своим людям резиновое железо для соревнований. Например, победители одной соревы поделились, поделились тем, что тренировали 48 hours на 512 H100. • Эпоха BERT в основном прошла, теперь люди активно используют Qwen2.5 и 3 • В соревнованиях по Computer Vision впервые доля решений с транмформерами превзошла долю решений с CNN • В соревнованиях по аудио в основном используют затюненый Whisper В отчёте ещё много всего интересного, рекомендую почитать. #kaggle#datascience

Repositorio data science

@repo_science · Post #3412 · 09.07.2023 г., 18:50

#python#pandas#kaggle 😎 Machine Learning & Data Science with Python, Kaggle & Pandas Machine Learning A-Z course from zero with Python, Kaggle, Pandas and Numpy for data analysis with hands-on examples Machine learning is a branch of artificial intelligence (AI) and computer science which focuses on the use of data and algorithms to imitate the way that humans learn, gradually improving its accuracy. 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8209 · 05.08.2025 г., 12:02

🎮 Google и Kaggle запустили открытую Game Arena — платформу, где ИИ-системы соревнуются в стратегических играх, чтобы измерить интеллект. 🤖 Зачем это нужно? Старые бенчмарки уже не работают — LLM просто запоминают ответы. Идея в том, что игры — лучший бенчмарк для проверки интеллекта. Они проверяют не факты, а стратегическое мышление, адаптацию и память. ♟️ Первый турнир: шахматы пройдет сегодня. 8 передовых моделей, включая GPT‑4, Claude Opus и Gemini, сразятся друг с другом без использования внешних инструментов. 📊 По итогам матчей формируется открытый рейтинг моделей — кто реально умеет думать, а не просто угадывать. 🧠 Главное отличие от других арен: ✅ Круговая система «каждый играет с каждым». ✅ Позиции меняются каждую секунду ✅ Ошибки наказываются немедленно ✅ Побеждает не та, что знает ответ, а та, что думает Kaggle собирает рейтинг моделей, который будет обновляться по итогам матчей. В будущем добавят Го, покер и видеоигры. Стримы первых соревнований пройдут: 5–7 августа на YouTube с Хикару, Леви и Магнусом Карлсеном. 🟠 Подробнее об Арене: https://blog.google/technology/ai/kaggle-game-arena @ai_machinelearning_big_data #google#kaggle#arena

Repositorio data science

@repo_science · Post #3109 · 28.04.2023 г., 17:58

#datascientist#datascience#datasciencejobs#dataanalysis#data#dataanalyst#dataanalytics#dataanalystjobs#analytics#python#pythonprogramming#rprogramming#sql#excel#statistics#testing#softwaretesting#projects#projectmanagement#agile#computerscience#programming#webdevelopment#softwaredevelopment#roadmap#visualization#learningeveryday#learning#tutorials#learntocode#apache#powerbi#tableau#machinelearning#ml#ai#artficialintelligence#deeplearning#bigdata#bigdataanalytics#algorithms#mathematics#datastructures#kaggle#nlp#reinforcementlearning#sql#nosql#databases#mongodb ----- Canal principal:@repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----