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 1 слични објави

Пребарај: #muvera

当前筛选 #muvera清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8062 · 15.07.2025 г., 09:01

🌟MUVERA: уравниваем в скорости многовекторный и одновекторный поиск. MUVERA - алгоритм, разработанный Google Research, который сводит сложную задачу многовекторного поиска обратно к простому и быстрому MIPS, как в подходах с одним вектором. Суть проста: вместо того чтобы работать с громоздким набором векторов, MUVERA сжимает его в единый вектор фиксированной длины, так называемый Fixed Dimensional Encoding (FDE). Главный трюк в том, что скалярное произведение этих новых FDE-векторов очень точно аппроксимирует исходную, «честную» метрику Чамфера. На практике процесс выглядит как двухэтапный конвейер. Сначала MUVERA генерирует FDE для всех документов в базе и индексирует их с помощью обычного MIPS-солвера. Когда приходит запрос, для него тоже создается FDE, и система молниеносно находит небольшой список кандидатов. А уже затем этот короткий список переранжируется с использованием оригинальной, медленной, но точной метрики Чамфера. На выходе получаем и скорость, и качество. В практическом сравнении с предыдущим SOTA методом PLAID, MUVERA показывает в среднем на 10% более высокую полноту выдачи при сокращении задержки на 90%. Чтобы достичь того же качества, алгоритму требуется отобрать в 5-20 раз меньше кандидатов для финального переранжирования. Более того, эти FDE-векторы отлично сжимаются — до 32 раз с минимальной потерей качества. Для тех. кто хочет попробовать, в репозитории проекта на Github есть реализации MUVERA на Python и C++ . 📌Лицензирование: Apache 2.0 🟡Статья 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#MUVERA#GoogleResearch