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: #yolov4

当前筛选 #yolov4清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14949 · 12.07.2025 г., 00:00

#jupyter_notebook#darknet#pytorch#scaled_yolov4#yolor#yolov3#yolov4#yolov7 YOLOv7 is a powerful tool for detecting objects in images and videos. It is fast, accurate, and can work well on devices with limited power, making it useful for real-time applications like self-driving cars and surveillance systems. YOLOv7 uses advanced techniques like Feature Pyramid Networks to detect objects of different sizes and can handle complex scenes with overlapping objects. This makes it beneficial for users who need quick and precise object detection in various environments. https://github.com/WongKinYiu/yolov7