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: #ttrl

当前筛选 #ttrl清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8037 · 12.07.2025 г., 13:04

🌟 Теперь поговорим подобнее про Kimina-Prover-72B: Это модель, которая не просто доказывает теоремы, а учится на своих ошибках. Kimina-Prover-72B создана на базе Qwen2.5-72B, которая бьет рекорды в формальной математике на Lean 4 и ее облегченные версии 8 и 1,7 миллиарда параметров. Numina - это некоммерческая научная коллаборация, ориентированная на развитие ИИ в области математики. Ее миссия: создание и публикация обширных баз данных математических задач, разработку open-source ИИ-решателя для их обработки и инструментов для поддержки совместной работы людей и ИИ в фундаментальных науках. На популярном бенчмарке miniF2F Kimina-Prover-72B достигла внушительной точности в 92.2%, оставив позади Deepseek-Prover-V2 671B. 🟡Ключевая фишка Kimina-Prover - агентный фреймворк для поиска доказательств Test-Time Reinforcement Learning. Вместо того чтобы пытаться решить сложную задачу в лоб, система научилась декомпозировать ее. Она самостоятельно генерирует, комбинирует и применяет промежуточные утверждения, или леммы, выстраивая из них длинные логические цепочки. По сути, это рекурсивный поиск: для доказательства основной теоремы модель может сначала доказать несколько вспомогательных лемм. 🟡Механика доказательств. Система отслеживает «рейтинг полезности» каждой леммы и отбраковывает те, что ведут в тупик. Вторым эшелоном идет механизм проверки на вменяемость. Прежде чем использовать новую лемму, модель пытается доказать ее отрицание. Если это удается, значит, лемма противоречива и ее сразу выбрасывают. Такая комбинация гарантирует логическую строгость и надежность всего доказательства. 🟡Kimina-Prover умеет учиться на ошибках. В отличие от других систем, которые в случае неудачи просто начинают заново, Kimina-Prover умеет читать сообщения об ошибках от компилятора Lean и предлагать исправления. Для этого ее специально дообучали на датасете из комбинаций «неверное доказательство – фидбэк – верное доказательство». Чтобы обучение шло стабильно, использовали стратегию Batched Failure Replay: все неудачные попытки с одной итерации собираются и используются как обучающий батч для следующей. И это оказалось куда эффективнее, чем бездумный перебор вариантов при том же бюджете вычислений. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Статья 🟡Набор моделей 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#TTRL#Reasoning#KiminaProver