TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #383 · 28 окт.

Что нового добавили в REPL в Python 3.13 На самом деле серьезно его прокачали! ▫️Както я писал, что для выхода из REPL приходится писать exit, еще и скобки для вызова. И было бы удобней сделать это по аналогии с обычным терминалом. Видимо, я не один такой😁 В новом REPL добавили несколько команд: exit или quit: для выхода. Именно так, без вызова функции! clear: для очистки терминала help или F1: для входа в режим справки (q для выхода) ▫️ Автокомплит по TAB аналогичный Linux-терминалу. Одиночный TAB заполняет самое пхожее совпадение, двойной показывает все доступные варианты. Эти варианты фильтруются по мере набора. ▫️ Ранее при вставке многострочного кода с пустыми строками мы получали ошибку IndentationError, теперь это исправили. Хотя, в некоторых терминалах это даже с 3.6 работает нормально, но зависит от конкретной реализации именно терминала а не Python. На винде точно не работает до 3.13. Пример кода для теста в 3.12 и 3.13 class A: def test(self): pass ▫️ История ввода теперь учитывает многосрочные команды.При нажатии стрелки вверх появятся все строки из прошлого многосрочного ввода, по ним даже можно перемещаться и редактировать. По нажатию F2 можно открыть всю историю ввода. ▫️ Колоризация кода для tracebacks и doctest. Также я заметил что имеет цвет промт функции input(). Кстати, для тестов на винде без установки можно использовать портейбл версию из проектаWinPython. #release

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #generativea

当前筛选 #generativea清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8675 · 02.10.2025 г., 15:11

🔦Генерация изображений на свете, а не на GPU Исследователи из UCLA представили оптическую генеративную модель (Optical Generative Model). Она использует свет и линзы вместо вычислительных блоков - то есть картинки рождаются не на чипах, а в физике. 🔬 Как это работает: 1. Лёгкий цифровой энкодер превращает случайный шум в фазовый узор. 2. Этот узор загружается на оптический модулятор света. 3. Свет проходит через дифракционный декодер и прямо на сенсоре формируется изображение. ✔️ Авторами проведены реальные эксперименты: с помощью видимого света и SLM показаны результаты генерации: - Созданы цифры, лица, бабочки и даже картины в стиле Ван Гога. - Качество сравнимо с современными диффузионными моделями. - Есть две версии: мгновенная (один проход) и итеративная (несколько шагов, как у диффузии). ⚡ Чем интересен такой подход - Подход не требует никакой вычислительной нагрузки. - Супербыстрая генерация: физика света выполняет то, что GPU делает миллиардами операций. - Это открывает путь к энергоэффективному ИИ для edge-устройств: AR/VR, мобильные камеры, компактные сенсоры. ⚠️ Ограничения: - Сложно выравнивать оптические системы. - Ограничения по точности фазовых масок. - Зависимость от качества оборудования (шум, битовая глубина). Но даже с этими проблемами, это первый шаг к новому классу ИИ, где вычисления заменяются чистой оптикой. Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09446-5 @ai_machinelearning_big_data #AI#OpticalComputing#Photonics#GenerativeA