TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #60 · 31 мар.

Вторая по частоте future-функция, которую я использовал, это абсолютный импорт from __future__ import absolute_import Что она делает? Изменения, которые вносит эта инъекция описаны в PEP328 Покажу простой пример. Допустим, есть такой пакет: /my_package /__init__.py /main.py /string.py Смотрим код в my_package/main.py # main.py import string Простой пример готов) Вопрос в том, какой модуль импортируется в данном случае? Есть два варианта: 1. модуль в моём пакете my_package.string 2. стандартный модуль string И вот тут вступает в дело приоритет импортов. В Python2 порядок следующий: помимо иных источников, раньше ищется модуль внутри текущего пакета, а потом в стандартных библиотеках. Таким образом мы импортнём my_package.string. Но в Python3 это поведение изменилось. Если мы указываем просто имя пакета, то ищется именно такой модуль, игнорируя имена в текущем пакете. Если мы хотим импортнуть именно подмодуль из нашего пакета то, мы должны теперь явно это указывать. from my_package import string или относительный импорт, но с указанием пути относительно текущего модуля main from . import string Еще одной неоднозначностью меньше 😎 Подробней про импорты здесь: https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html #2to3#pep#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #erniekit

当前筛选 #erniekit清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14897 · 02.07.2025 г., 13:00

#python#ernie#ernie_45#ernie_45_vl#erniekit#llm#vlm ERNIE 4.5 is a powerful AI model family that understands and generates text, images, and videos together, thanks to its special design that shares knowledge across these types without losing quality. It includes large models with billions of parameters and smaller efficient ones, all trained using the PaddlePaddle framework for fast and effective use. ERNIE 4.5 excels in tasks like language understanding, visual reasoning, and following instructions, often outperforming other top models. It also offers tools for easy training and deployment on various hardware. This means you can use ERNIE 4.5 for advanced AI applications involving text and visuals with high accuracy and efficiency, supported by open-source resources for customization and development[1][3][5]. https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE