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 4 слични објави

Пребарај: #ernie

当前筛选 #ernie清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8485 · 09.09.2025 г., 13:11

🔥 Новые модели от Baidu На Wave Summit 2025 Baidu китайцы показали новое поколение своих моделей: - Reasoning-модель ERNIE X1.1: опережает DeepSeek R1 при цене в 2 раза ниже - ERNIE 4.5: обходит GPT-4.5 при цене всего в 1% от него 🔥ERNIE X1.1: 🟢 Точность фактов выросла на 34.8% 🟢 Следование инструкциям улучшено на 12.5% 🟢 Агентные функции стали лучше на 9.6% 📊 В тестах модель: - обошла DeepSeek R1-0528 - в ряде бенчмарков показывает уровень GPT-5 и Gemini 2.5 Pro Доступна в ERNIE Bot, приложении Wenxiaoyan и через API на платформе Qianfan. На первый взгляд, это достойная модель. Она не превосходит Gemini 2.5 Pro или GPT-5 в задачах reasoning, но с учётом ограничений по вычислительным мощностям в Китае — результат впечатляющий и заслуживает внимания. 🔥 ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking: СДелана на базе 21B-instruct, которая уже считалась одной из самых сильных компактных MoE. > 21B параметров всего, 3B активных > Улучшена производительность в reasoning-задачах и Кодине > Более точное использование тулзов > Поддержка расширенного контекста до 128K токенов > Apache 2.0 За свои деньги - отличная модель. 🟢Попробовать X1.1:https://ernie.baidu.com 🟢ERNIE 4.5: https://huggingface.co/baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking 🟢 Сегодня в 07:00 AM UTC-7 — прямой эфир команды ERNIE, посвященный X1.1: https://youtube.com/live/1ZHqwkg9-x0?feature=share @ai_machinelearning_big_data #ERNIE#AI#Reasoning#WaveSummit2025

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14897 · 02.07.2025 г., 13:00

#python#ernie#ernie_45#ernie_45_vl#erniekit#llm#vlm ERNIE 4.5 is a powerful AI model family that understands and generates text, images, and videos together, thanks to its special design that shares knowledge across these types without losing quality. It includes large models with billions of parameters and smaller efficient ones, all trained using the PaddlePaddle framework for fast and effective use. ERNIE 4.5 excels in tasks like language understanding, visual reasoning, and following instructions, often outperforming other top models. It also offers tools for easy training and deployment on various hardware. This means you can use ERNIE 4.5 for advanced AI applications involving text and visuals with high accuracy and efficiency, supported by open-source resources for customization and development[1][3][5]. https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8792 · 16.10.2025 г., 14:10

📄PaddleOCR-VL (0.9B) — компактная Vision-Language модель нового поколения Команда Baidu AI представила PaddleOCR-VL (0.9B) — сверхлёгкую VLM-модель, которая достигает SOTA-точности в задачах распознавания: - текстов, - таблиц, - формул, - графиков 💡Под капотом: - NaViT - динамический vision-энкодер - ERNIE - облегчённая языковая модель от Baidu ⚡️ Поддержка 109 языков. 🟠GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) 🟠HuggingFace: https://huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL 🟠Docshttps://paddleocr.ai/latest/en/index.html @ai_machinelearning_big_data #BaiduAI#PaddlePaddle#Ernie#PaddleOCR#VisionLanguage#AI#OCR