Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #65 · 8 апр.

Небольшой трик с регулярными выражениями который редко вижу в чужом коде. Допустим, вам нужно распарсить простой текст и вытащить оттуда пары имя+телефон. Вернуть всё это надо в виде списка словарей. Возьмем очень простой пример текста. >>> text = ''' >>> Alex:8999123456 >>> Mike:+799987654 >>> Oleg:+344456789 >>> ''' Соответственно, для выделения нужных элементов будем использовать группы. Получится такой паттерн: (\w+):([\d+]+) Как мы будем формировать словарь из найденных групп? >>> import re >>> results = [] >>> for match in re.finditer(r"(\w+):([\d+]+)", text): >>> results.append({ >>> "name": match.group(1), >>> "phone": match.group(2) >>> }) >>> print(results) [{'name': 'Alex', 'phone': '8999123456'}, ...] Можно немного сократить запись используя zip >>> results = [] >>> for match in re.finditer(r"(\w+):([\d+]+)", text): >>> results.append(dict(zip(['name', 'phone'], match.groups()))) Но есть способ лучше! Это именованные группы в regex. Можно в паттерне указать имя группы и результат сразу забрать в виде словаря. >>> for match in re.finditer(r"(?P<name>\w+):(?P<phone>[\d+]+)", text): >>> results.append(match.groupdict()) То есть всё что я сделал, это добавил в начале группы (внутри сбокочек) такую запись: (?P<group-name>...) Теперь найденная группа имеет имя и можно обратиться к ней как к элементу списка >>> name = match['name'] Либо забрать сразу весь словарь методом groupdict() >>> match.groupdict() #tricks#regex

Hashtags

#tricks #regex

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #granite4

当前筛选 #granite4清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8680 · 02.10.2025 г., 17:01

Најди слично Погледај

✔️IBM представила Granite 4.0 — новое семейство open-weights языковых моделей от 3B до 32B параметров. Четыре новые модели: - Granite 4.0 H Small - 32B/9B активных параметров - Granite 4.0 H Tiny - 7B/1B - Granite 4.0 H Micro - 3B/3B - Granite 4.0 Micro - 3B/3B Benchmarking (Artificial Analysis Index): - Granite 4.0 H Small: 23 балла (на 8 выше Granite 3.3 8B), обходит Gemma 3 27B (22), но уступает Mistral Small 3.2 (29) и Qwen3 30B A3B (37). - Granite 4.0 Micro: 16 баллов, выше Gemma 3 4B (15) и LFM 2 2.6B (12). ⚡ Token efficiency: - Granite 4.0 Small — 5.2M токенов - Granite 4.0 Micro — 6.7M токенов Обе модели заметно эффективнее Granite 3.3 8B и большинства non-reasoning моделей <40B. Детали: - Контекст: до 128K токенов - Лицензия: Apache 2.0 - Granite 4.0 H Small доступна на Replicate по $0.06 / $0.25 за 1M input/output токенов - Все модели доступны на Hugging Face - Модель Micro (3.4B) можно запускать полностью локально. 🔗 Hugging Face: https://huggingface.co/collections/unsloth/granite-40-68ddf64b4a8717dc22a9322d 🔗Unsloth: https://docs.unsloth.ai/new/ibm-granite-4.0 @ai_machinelearning_big_data #AI#IBM#Granite4#LLM#OpenWeights

Hashtags

#ai #ibm #granite4 #llm #openweights

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15348 · 20.12.2025 г., 12:00

Најди слично Погледај

#go#gemma3#go#gpt_oss#granite4#llama#llama3#llm#on_device_ai#phi3#qwen3#qwen3vl#sdk#stable_diffusion#vlm NexaSDK runs AI models locally on CPUs, GPUs, and NPUs with a single command, supports GGUF/MLX/.nexa formats, and offers NPU-first Android and macOS support for fast, multimodal (text, image, audio) inference, plus an OpenAI‑compatible API for easy integration. This gives you low-latency, private on-device AI across laptops, phones, and embedded systems, reduces cloud costs and data exposure, and lets you deploy and test new models immediately on target hardware for faster development and better user experience. https://github.com/NexaAI/nexa-sdk

Hashtags

#go #gemma3 #gpt_oss #granite4 #llama #llama3 #llm #on_device_ai #phi3 #qwen3 #qwen3vl #sdk #stable_diffusion #vlm