TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

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

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #metaai

当前筛选 #metaai清除筛选
PHYGITAL+CREATIVE

@phygitalcreative · Post #3065 · 08.06.2023 г., 02:27

Мультимодальный AI Meta: будущее поиска, генерации и взаимодействия с виртуальным миром в 6 типах данных Мультимодальность постепенно проникает в нашу жизнь. Meta AI зарелизила в opensource работу с 6 модальностями, которая не только позволяет работать с текстом, изображениями и видео, но также с инфракрасными изображениями и другими данными, что открывает возможности работы с AR/VR информацией. Вот какие возможности это открывает: Мультимодальный поиск (аля Google, но одновременно по 6 модальностям). Пример: найди виртуальный мир, в котором есть пространство размером с футбольное поле, и в котором были танцующие котики. Арифметические вычисления с векторами. Если раньше "кошка" и "cat" для LLM были одно и то же по смыслу, то теперь 3D-модель кота и слово "cat" будут равносильны, а "3D-модель кота" + слово "счастливый" - фото усов позволит найти видео улыбающегося кота без усов. Кросс-модальная генерация (сейчас отдельно генерируем картинки и видео, а будем генерировать объекты в 6ти модальностях одновременно). Пример: "сгенерируй мне AR-мир с котиками на основе звука, как они мяукают". Исследование Meta AI в области мультимодальности является значительным шагом вперед в развитии AI и открывает новые возможности для работы с разнообразными данными. 📝 Paper: https://dl.fbaipublicfiles.com/imagebind/imagebind-paper.pdf 👨‍💻 Github: https://github.com/facebookresearch/imagebind #ai#multimodal#metaai#ar#vr#llm#opensourсe