TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #62 · 4 апр.

Когда разрабатываете свой GUI с помощью PyQt для какого-либо софта бывает необходимо позаимствовать цвета из текущего стиля интерфейса. Например, чтобы правильно раскрасить свои виджеты, подогнав их по цвету. Ведь бывает, что ваш GUI используется в разных софтах. Причём некоторые со светлой темой а другие с тёмной. По умолчанию стили наследуются, но если вы задаёте какую-либо раскраску для части виджета через свой styleSheet, то требуется ссылаться на цвета текущего стиля. Как это сделать? Как получить нужный цвет из палитры имеющегося стиля? Это достаточно просто, нужно использовать класс QPalette и его роли. Например, мне нужно достать цвет текста из одного виджета и применить его в другом как цвет фона (не важно зачем именно так, просто захотелось😊). Получаем палитру виджета и сразу достаём нужный цвет, указав его роль. from PySide2.QtGui import QPalette color = main_window.palette().color(QPalette.Text) теперь можем использовать этот цвет в стилях my_widget.setStyleSheet(f'background-color: {color.name()};') Готово, мы динамически переопределили дефолтный стиль используя текущий стиль окна! На самом деле есть запись покороче, в одну строку и без лишних переменных. Не очень-то по правилам CSS, но Qt это понимает. my_widget.setStyleSheet('background-color: palette(Text);') Этот способ не подходит если вам нужно как-то модифицировать цвет перед применением в своих стилях. В этом случае потребуется первый способ. Зато он прекрасно сработает в файле .qss, то есть не придётся в коде прописывать раскраску отдельных элементов через ссылки на палитру, всё красиво сохранится в отдельном файле .qss! QListView#my_widget::item:selected { background: palette(Midlight); } Про имеющиеся роли можно почитать здесь🌍 #qt#tricks

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #holo3

当前筛选 #holo3清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9789 · 01.04.2026 г., 17:33

🌟 Holo3: SOTA-агентная модель для управления десктопными приложениями. Парижский стартап H Company выпустил семейство мультимодальных моделей Holo3, предназначенных для управления графическими интерфейсами. H Company (ранее Holistic AI) публично вышла на рынок в начале 2024 года. Основатели: Шарль Кантор, бывший исследователь Стэнфорда, и Лоран Сифр, ветеран Google DeepMind и один из ключевых участников проекта AlphaGo. Посевной раунд составил $220 млн - один из крупнейших в истории европейского венчура. Среди инвесторов: Эрик Шмидт, Юрий Мильнер, Бернар Арно, Ксавье Ньель, а также Amazon, Samsung и UiPath. 🟡Обе модели семейства на архитектуре Mixture-of-Experts Старшая Holo3-122B-A10B доступна только на платформе H Company по цене 40 центов за миллион входящих и 3 доллара за миллион выходных токенов. Младшая версия Holo3-35B-A3B выложена на Hugging Face под лицензией Apache 2.0 и также доступна бесплатно через Inference API с ограничением в 10 PRM. В платном режиме - 0,25/1.8 доллара за миллион входных/выходных токенов. 🟡Holo3 учили по замкнутому циклу из 3 стадий Сначала по заданным сценариям генерируются синтетические примеры навигации по интерфейсам. Затем данные расширяются за пределы исходных условий, чтобы модель учитывала нестандартные ситуации. На финальном этапе все примеры проходят курируемый отбор и обучение с подкреплением. Для тренировки H Company построила генератор синтетических корпоративных сред, в котором агенты создают веб-приложения по спецификациям сценариев, формируя верифицируемые задачи разной сложности. На базе этих сред разработан H Corporate Benchmarks - набор из 486 многошаговых задач в 4 категориях: электронная коммерция, бизнес-ПО, инструменты совместной работы и межприложенческие сценарии. Последние требуют координации между несколькими системами одновременно (скажем, извлечь цены из PDF, сопоставить их с бюджетами сотрудников и автоматически разослать персонализированные письма с одобрением или отказом). 🟡Тесты Флагманская Holo3-122B-A10B набрала 78,85% на бенчмарке OSWorld-Verified - это лучший результат на ведущем тесте взаимодействия с рабочим столом. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Модель @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#MMLM#Holo3#HCompany