TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #418 · 9 мар.

Оператор pipe позволяет писать более компактный код, реализуя логику объединения данных (Union). Важно помнить, что его поведение зависит от контекста. Побитовые операции (логическое OR) result = 5 | 3 # 5 (0101) | 3 (0011) = 7 (0111) Самое главное - не путать с оператором or, это другое! Объединение множеств set_a = {1, 2, 3} set_b = {3, 4, 5} set_c = set_a | set_b # {1, 2, 3, 4, 5} set_c |= {5, 6} # {1, 2, 3, 4, 5, 6} Слияние словарей dict_1 = {"a": 1, "b": 2} dict_2 = {"b": 3, "c": 4} merged = dict_1 | dict_2 # {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4} merged |= {"d": 5} # {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4, 'd': 5} Аннотации типов, заменяет Union def process_data(value: int | str) -> None: print(value) Допустимо использовать в isinstance или issubclass isinstance(3, int | float) # True Паттерн-матчинг status_code = 404 match status_code: case 200 | 201 | 204: print("OK") case 400 | 404 | 500: print("ERROR") Для использования в своих классах требуется переопределить метод __or__ Так же нашел библиотеку pipe которая добавляет еще много возможностей. Рекомендую ознакомиться ;) #basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #koboldcpp

当前筛选 #koboldcpp清除筛选

👥 KoboldCpp | 本地大模型一站式工具 刚开始在本地跑大模型,往往要折腾环境依赖、库文件兼容,体验极其繁琐。后来虽然有了 Ollama、llama.cpp 这类工具简化部署,但功能单一。KoboldCpp 在此基础上走得更远:既继承了 llama.cpp 的高效推理,又保持了 Ollama 式的简单易用,只需下载一个可执行文件,就能直接运行 它不仅支持 CPU/GPU 双模式,还额外集成了 图像生成、语音识别、文字转语音 等多模态 AI 功能,并且兼容 OpenAI、Ollama 等主流 API,能无缝接入现有服务。跨平台支持 Windows、macOS、Linux,真正做到了开箱即用,对想要体验多功能本地大模型的用户来说非常友好 😎小编有话说:装环境那套折磨人,这玩意儿就是“懒人直装版” 👩‍💻KoboldCpp 标签:#KoboldCpp#大模型#本地部署#llamacpp#Ollama#AI 🗓@xiuerSearch 搜索历史资源 ✈️频道 | 💬群聊 | 📱中文包