TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки
Назад кон каналите

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #397 · 12 ное.

Погледај објаваПогледај оригинал

Использование Pydantic сегодня стало нормой, и это правильно. Но иногда на ревью вижу, что используют его не всегда корректно. Например, метод BaseModel.model_dump() по умолчанию не преобразует стандартные типы, такие как datetime, UUID или Decimal, в простой сериализуемый для JSON вид. Тогда пишут кастмоный сериализатор для этих типов чтобы функция json.dump() не падала с ошибкой. import uuid from datetime import datetime from decimal import Decimal from uuid import UUID from pydantic import BaseModel class MyModel(BaseModel): id: UUID date: datetime value: Decimal obj = MyModel( id=uuid.uuid4(), date=datetime.now(), value='1.23' ) print(obj.model_dump()) # не подходит для json.dump # { # 'id': UUID('4f8c1bc4-25fd-40cd-9dbe-2c73639b0dc1'), # 'date': datetime.datetime(2025, 12, 12, 12, 12, 12, 111111), # 'value': Decimal('1.23') # } # добавляем свой кастомный сериализатор json.dumps(obj.model_dump(), cls=MySerializer) # { # 'id': '4f8c1bc4-25fd-40cd-9dbe-2c73639b0dc1', # 'date': '2025-12-12T12:12:12.111111', # 'value': '1.23' # } В данном случае класс MySerializer обрабатывает datetime, UUID и Decimal. Например так: class MySerializer(json.JSONEncoder): def default(self, o): if isinstance(o, Decimal): return str(o) elif isinstance(o, datetime): return o.isoformat() elif isinstance(o, UUID): return str(o) return super().default(o) Специально для тех, кто всё еще так делает - в этом нет необходимости! Pydantic может это сделать сам, просто нужно добавить параметр mode="json". json.dumps(obj.model_dump(mode="json")) # { # 'id': '4f8c1bc4-25fd-40cd-9dbe-2c73639b0dc1', # 'date': '2012-12-12T12:12:12.111111', # 'value': '1.23' # } #pydantic#libs

Hashtags

#pydantic#libs
Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #realomni

当前筛选 #realomni清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9412 · 21.01.2026 г., 09:07

Најди сличноПогледај

🌟GenRobot RealOmni-OpenData: апдейт датасета для Embodied AI RealOmni - это не просто каталог видео, где роборука хватает кубик на белом столе. Это мультимодальный подарок с траекториями, аннотациями и движениями суставов. 🟡Сенсоры Картинка с Fisheye-камер, данные IMU (инерциалка), энкодеры и данные с тактильных датчиков с разрешением 1 мм. 🟡Сценарии Снимали в 3000 реальных домах, никаких стерильных лабораторий: складывание одежды, завязывание шнурков, разбор посуды и сортировка всякого хлама. 🟡Bimanual manipulation Почти все таски двурукие. 🟡Long-horizon Медианная длина клипа ~ 210 секунд. То есть это не "схватил-положил", а полноценные процессы "достать, сложить, убрать в ящик". В свежем обновлении добавили 35 тыс. клипов с фокусом на разгребание куч разнородных предметов. Это именно та задача, на которой сыпется большинство моделей. Немного цифр о всем датасете 🟢Объем (заявленный): 95 ТБ (об этом ниже). 🟢Количество клипов: 1M+ (в планах). 🟢Разрешение: 1600x1296 @ 30fps. 🟢Формат: .mcap (стандарт для ROS, внутри сжатый H.264). Весть проект запланирован объемом 95 ТБ и хронометражем 10,000 часов. Но если посчитать, то что уже залито (Stage 1 + Stage 2), то суммарно около 5.4 ТБ и ~1600 часов. Остальное обещают догрузить as soon as possible. 🟡Важно знать Данные собраны специфическим гриппером GenDAS, так что если у вас другой сенсорный массив (или его нет), transfer learning может стать болью. Ассеты заточены под железку GenRobot. Это все еще телеоперация. То есть мы учим робота копировать движения человека-оператора и если он тупил или руки дрожали сетка это тоже выучит. Тем не менее, это очень крутой релиз для тех, кто пилит домашних роботов. Данные по завязыванию шнурков и разбору предметов в open-source редкость. 📌Лицензирование: CC-BY-NC-SA-4.0 License. 🟡Датасет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Robotics#Dataset#RealOmni#GenRoborAI

Hashtags

#ai#ml#robotics#dataset#realomni#genroborai