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 3 слични објави

Пребарај: #retrieval

当前筛选 #retrieval清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15265 · 03.11.2025 г., 12:00

#python#ai#llm#rag#reasoning#retrieval PageIndex is an advanced AI tool that helps you find the most relevant information in long professional documents by thinking and reasoning like a human expert, rather than just matching keywords. It organizes documents into a clear tree structure, similar to a table of contents, and searches through this structure to give precise, trustworthy answers with exact page references. This method avoids the common problems of traditional vector-based search, making it ideal for complex reports, legal texts, or financial filings. You can use it easily via cloud services or run it locally, improving your ability to analyze and understand large documents quickly and accurately. https://github.com/VectifyAI/PageIndex

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8801 · 17.10.2025 г., 10:13

⚡️ Omni-Embed-Nemotron - новая единая модель от NVIDIA для поиска по тексту, изображениям, аудио и видео Модель обучена на разнообразных мультимодальных данных и может объединять разные типы входных сигналов в общее векторное представление. - Поддержка всех типов данных: текст, изображение, аудио, видео. - Основана на архитектуре Qwen Omni (Thinker-модуль, без генерации текста). - Контекст - до 32 768 токенов, размер embedding — 2048. - Оптимизирована под GPU, поддерживает FlashAttention 2. Это делает её идеальной для: - кросс-модального поиска (поиск текста по видео или изображению); - улучшения RAG-проектов; - систем мультимодального понимания контента. Просто, быстро и эффективно - всё в одном открытом решении. 🌐 Открытая модель: https://huggingface.co/nvidia/omni-embed-nemotron-3b @ai_machinelearning_big_data #crossmodal#retrieval#openAI#NVIDIA#OmniEmbed#multimodal#AIModels#OpenSource#Search#UnifiedEmbedding