Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #76 · 27 апр.

Ранее я делал серию постов про битовые операторы. Вот вам ещё один наглядный пример как это используется в Python в модуле re. Чтобы указать флаг для компилятора нам надо указать его после передаваемой строки. Например, добавляем флаг для игнорирования переноса строки. pattern = re.compile(r"(\w+)+") words = pattern.search(text, re.DOTALL) А как указать несколько флагов? Ведь явно будут ситуации когда нам потребуется больше одного. Кто читал посты по битовые операторы уже понял как. pattern.search(text, re.DOTALL | re.VERBOSE) А теперь смотрим исходники, что находится в этих атрибутах? Не удивительно, степени двойки. Почему? Потому что каждое следующее значение это сдвиг единицы влево. >>> for n in [1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256]: >>> print(bin(n)) 0b1 0b10 0b100 0b1000 0b10000 0b100000 0b1000000 0b10000000 0b100000000 Чтобы было понятней, давайте напишем тоже самое но иначе, добавим ведущие нули: 000000001 000000010 000000100 000001000 000010000 000100000 001000000 010000000 100000000 Не понятно что тут происходит? Читай три поста про битовые операторы начиная с этого ➡️https://t.me/pythonotes/45 В общем, это пример применения побитовых операций в самом Python. Теперь вы знаете Python еще немного лучше) #tricks#regex#libs

Hashtags

#tricks #regex #libs

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #olmoasr

当前筛选 #olmoasr清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8401 · 29.08.2025 г., 09:04

Најди слично Погледај

⚡️OLMoASR: открытые ASR-модели от AI2. Институт искусственного интеллекта Аллена выпустил OLMoASR, семейство из 6 моделей для автоматического распознавания английской речи. ▶️Линейка моделей: 🟢OLMoASR-tiny.en (39M); 🟢OLMoASR-base.en (74M); 🟢OLMoASR-small.en (244M); 🟢OLMoASR-medium.en (769M); 🟠OLMoASR-large.en-v1 (1.5B) обученная на 440 тыс. часов аудио; 🟠OLMoASR-large.en-v2 (1.5B) обученная на 680 тыс. часов аудио; По результатам тестов на 21 датасете, модели OLMoASR показали производительность, сопоставимую с Whisper от OpenAI, а в некоторых случаях и превзошли ее, особенно при работе с длинными аудиозаписями. Проект полностью открытый: опубликованы не только веса моделей, но и датасет, код для обработки данных, а также скрипты для обучения и оценки. Все компоненты, включая код и данные, доступны на GitHub и Hugging Face. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Статья 🟡Набор моделей 🟡Техотчет 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#ASR#OLMoASR#AI2

Hashtags

#ai #ml #asr #olmoasr #ai2