TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #83 · 11 мај

У строки в Python есть два очень похожих метода. На столько похожих что кажется они делают одно и тоже. Это метод isdigit() и isnumeric() Давайте посмотрим зачем нам два одинаковых метода? И так ли они одинаковы? Очевидно что isdigit() говорит нам, состоит ли строка только из чисел 0-9 >>> '12'.isdigit() True >>> '12x'.isdigit() False >>> '-12'.isdigit() False >>> '12.5'.isdigit() False Можно предположить что isnumeric() делает более глубокий анализ и распознаёт в строке float или отрицательное число. >>> '15'.isnumeric() True >>> '-15'.isnumeric() False >>> '15.2'.isnumeric() False Нет, всё так же как и с другим методом. В чем же тогда разница? Для начала посмотрим следующие примеры: >>> '5'.isdigit(), '5'.isnumeric() # Обычная цифра 5 # True, True >>> '꧕'.isdigit(), '꧕'.isnumeric() # Яванская 5 # True, True >>> '෩'.isdigit(), '෩'.isnumeric() # Синхала 3 # True, True >>> '৩'.isdigit(), '৩'.isnumeric() # Бенгальская 3 # True, True >>> '༣'.isdigit(), '༣'.isnumeric() # Тибетская 3 # True, True >>> '³'.isdigit(), '³'.isnumeric() # 3 верхний индекс (степень) # True, True >>> '𝟝'.isdigit(), '𝟝'.isnumeric() # Математическая двойная 5 # True, True >>> '๔'.isdigit(), '๔'.isnumeric() # Тайская 4 # True, True >>> '➑'.isdigit(), '➑'.isnumeric() # 8 в круге # True, True А теперь примеры в которых, по мнению Python, результаты не равны >>> '¾'.isdigit(), '¾'.isnumeric() # дробь три четверти # False, True >>> '⅕'.isdigit(), '⅕'.isnumeric() # дробь одна пятая # False, True >>> '𒐶'.isdigit(), '𒐶'.isnumeric() # клинопись 3 # False, True >>> '三'.isdigit(), '三'.isnumeric() # 3 из унифицированной идеограммы # False, True >>> '⑩'.isdigit(), '⑩'.isnumeric() # цифра 10 в круге # False, True >>> 'Ⅳ'.isdigit(), 'Ⅳ'.isnumeric() # Римская 4 # False, True >>> '𑇪'.isdigit(), '𑇪'.isnumeric() # Сенегальская архаическая 10 # False, True >>> '𐌢'.isdigit(), '𐌢'.isnumeric() # Этрусская цифра 10 # False, True >>> 'ↂ'.isdigit(), 'ↂ'.isnumeric() # Римская цифра 10000 # False, True >>> '〇'.isdigit(), '〇'.isnumeric() # Символ ККЯ ноль # False, True Получается, что isdigit() говорит нам, является ли символ десятичной цифрой или спецсимволом, имеющим цифирное значение после преобразования. В свою очередь isnumeric() включает все дополнительные символы юникода которые имеют отношения к числовым и цифровым представлениям. Ну и пара примеров в которых в обоих случаях символ не является числом, это эмодзи. >>> '🕙'.isdigit(), '🕙'.isnumeric() # эмодзи 10 часов # False, False >>> '7️⃣'.isdigit(), '7️⃣'.isnumeric() # эмодзи 7 # False, False Также есть еще один дополнительный и весьма полезный метод isdecimal(). Он нам сообщает, можно ли из указанного символа сделать простую десятичную цифру. То есть сработает ли метод int(x) >>> '෩'.isdecimal(), int('෩') # Синхала 3 # True, 3 >>> '➑'.isdecimal(), int('➑') # 8 в круге # False, ValueError Какие выводы? 🔸 При определении цифры в строке isdigit() подходит лучше чем isnumeric(), но оба не гарантируют успешную конвертацию в int 🔸 Для однозначного определения возможности преобразования строки в int лучше подходит метод isdecimal() 🔸 Для однозначного определения символов 0...9 лучше использовать regex Полный список символов юникода которые определяются как numeric #basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #embodied

当前筛选 #embodied清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9881 · 14.04.2026 г., 13:49

🌟HY-Embodied-0.5: компактная модель для роботов на Mixture-of-Transformers. Tencent Robotics X и Hunyuan Vision выложили веса HY-Embodied-0.5 MoT-2B — младшей модели нового семейства HY-Embodied-0.5 для воплощённого интеллекта. Семейство позиционируется как когнитивное ядро для VLA-пайплайнов: модель должна выполнять роль «мозга», который принимает кадры с камер робота, рассуждает о трехмерной сцене и выдает план действий исполнительному модулю. Формально MoT-2B содержит 4 млрд параметров, но на инференсе активируется только 2,2 млрд, что дает скорость плотной 2B-модели при качестве восприятия, сопоставимом с тяжёлыми VLM. В основе лежит архитектура Mixture-of-Transformers с латентными токенами и модально-специфичными вычислениями для зрительного тракта. Суть MoT: перед мультимодальным обучением Tencent дублирует FFN- и QKV-блоки языковой модели и инициализирует копию её же весами - визуальные токены прогоняются через визуальную ветку, текстовые через языковую. Помимо разделения FFN и QKV, разведены и механизмы внимания: для визуальных токенов используется двунаправленное полное внимание, для языковых - causal-внимание. Связующим звеном служат обучаемые visual latent tokens, которые приписываются в конец каждого визуального элемента (кадра или изображения) и переносят визуальную семантику в языковой контекст. В семействе будет старший вариант - HY-Embodied-0.5 MoE-A32B на 32 млрд активных параметров. Он построен уже на MoE и, по словам создателей, выходит на уровень Gemini 3.0 Pro. Веса флагмана не опубликованы, но именно эта модель выступает учителем в дистилляции, передавая навыки рассуждения младшей MoT-2B. 🟡Результаты на бенчмарках 🟢MoT-2B обходит Qwen3-VL 2B/4B, RoboBrain 2.5 4B и MiMo-Embodied 7B в большинстве из 22 тестов на визуальное восприятие и пространственное мышление: 89,2 на CV-Bench, 92,3 на DA-2K, 54,5 на ERQA и 66,3 на MindCube, где ближайший конкурент отстаёт почти вдвое. 🟠На задачах планирования (RoboBench-Planning, Ego-Plan2, RefSpatial-Bench) лидерство остаётся за RoboBrain и MiMo-Embodied, здесь Tencent пока догоняет. Для инференса рекомендуется GPU с минимум 16 ГБ VRAM. В планах - интеграция с vLLM и Gradio-демо. 📌Лицензирование: Tencent HY Community License 🟡Модель 🟡Arxiv 🟡Техотчет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Embodied#Robotics#Tencent#Hunyuan