В фреймворке PyQt (и PySide тоже) часто встречается настройка чего-либо с помощью так называемых флагов.
widget.setWindowFlags(Qt.Window)
Взаимодействие нескольких флагов делается с помощью бинарных (или побитовых) операторов.
Несколько флагов можно указать с помощью оператора "|"
list_item.setFlags(Qt.ItemIsSelectable | Qt.ItemIsEnabled)
исключить флаг из уже имеющегося набора можно так
list_item.setFlags(list_item.flags() ^ Qt.ItemIsEnabled)
Добавить новый флаг к имеющимся можно так
list_item.setFlags(list_item.flags() | Qt.ItemIsEnabled)
А проверка наличия делается так
is_enabled = item.flags() & Qt.ItemIsEnabled > 0
Почему именно так? Всё дело в том как именно работают побитовые операторы. Но об этом в следующем посте.
#qt
🚀 Hunyuan-Large-Vision: новая мощная мультимодальная модель от Tencent
🔹 MoE-архитектура — 389B параметров (52B активных) для оптимального баланса мощности и эффективности.
🔹 Лидер в рейтингах — 1256 баллов в LMArena Vision, #1 в Китае, на уровне GPT-4.5 и Claude-4-Sonnet.
🔹 Глубокое понимание — визуальное рассуждение, анализ видео и 3D-пространства, 79,5 баллов в среднем по бенчмарку OpenCompass.
📌 Модель дополняет линейку Hunyuan-TurboS-Vision и Hunyuan-T1-Vision, доступных через Tencent Cloud для задач в самых разных отраслях.
🟢Попробовать: https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/list?modelKey=VisionUnderstand
🟢Блог: https://vision.hunyuan.tencent.com
🟢API: https://cloud.tencent.com/document/product/1729/104753
@ai_machinelearning_big_data
#AI#Multimodal#MachineLearning#MoE#VisionAI#Tencent#Hunyuan#LLM#ComputerVision#3DVision
⚡️ HunyuanOCR: открытая OCR-модель, которая рвёт бенчмарки при размере всего 1B
Tencent выложила в open-source новую модель HunyuanOCR.
Это компактная, быстрая и полностью готовая end-to-end система для OCR, построенная на мультимодальной архитектуре Hunyuan.
Главное - при размере только 1 миллиард параметров она показывает результаты уровня крупных моделей и стоит в разы дешевле в запуске.
⚡ Топ по бенчмаркам
• 860 на OCRBench среди всех моделей до 3B
• 94.1 на OmniDocBench - лучший результат в задачах распознованяисложных документов
🌐 Что умеет HunyuanOCR
Модель закрывает практически все типы OCR задач
• текст на улицах, витринах, табличках
• рукописный текст и художественные шрифты
• сложные документы: таблицы, формулы, встроенный HTML и LaTeX
• субтитры в видео
• перевод текста на фото end-to-end сразу на 14 языков
Это не каскадный пайплайн, а единое решение
Один запрос и одно инференс-прогон дают готовый результат.
Это быстрее, надёжнее и удобнее, чем традиционные OCR-цепочки.
📌 Project Page
web: https://hunyuan.tencent.com/vision/zh?tabIndex=0
mobile: https://hunyuan.tencent.com/open_source_mobile?tab=vision&tabIndex=0
🔗GitHub
https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR
🤗 Hugging Face
https://huggingface.co/tencent/HunyuanOCR
📄 Technical Report
https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR/blob/main/HunyuanOCR_Technical_Report.pdf
@ai_machinelearning_big_data
#HunyuanOCR#TencentAI#OCR#VisionAI#DeepLearning#Multimodal#AIModels#OpenSourceAI#ComputerVision#DocumentAI