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: #img2txt

当前筛选 #img2txt清除筛选

✍️ JoyCaption Ultimate α2 (2024-09-26) ● Генератор описаний и тегов для изображений с режимом пакетной обработки ● RU ● by NerualDreming & Slait Ссылка на оригинальный GitHub:https://github.com/fpgaminer/joycaption Репакеры: #NerualDreming, #Slait Дата обновления модели: 26 сентября 2024 Версия: α2 Категории:#captioning, #AIvision, #img2txt Платформа:#Windows Язык: RU Место на диске: 20 ГБ Системные требования: NVIDIA GPU 12gb VRAM Совместимость:#Nvidia 🖥Описание софта: JoyCaption — инструмент для генерации подробных описаний изображений в различных стилях и форматах. Незаменим для создания описаний изображений при подготовке тренировочных датасетов. Полезен для получения промптов из любых изображений. Адекватно работает с NSFW-концепциями и тегами. В этой русифицированной модифицированной сборке добавлена поддержка пакетной обработки файлов, сохранение обработанных изображений в директорию проекта, перевод интерфейса и многое другое для удобства работы. Всё работает локально, используя квантованную модель nf4 для экономии ресурсов и увеличения скорости обработки. 😬 Основные возможности JoyCaption α2: 🟣9 режимов генерации (описание, SD-промпты, MidJourney, booru-теги, соцсети и др.) 🟣Расширенные инструкции: имя персонажа, свет, композиция, глубина, качество 🟣Формальный и неформальный стиль 🟣Выбор длины описания 🟣Поддержка пользовательских промптов 🟣Сохранение промптов и изображений в отдельную папку 🟣Возможность визуально проверить и исправить вручную неудачные промпты в пакетном режиме, с повторным сохранением по одному, или всех сразу 🟣Переведённый UI и простой запуск 💿Установка и запуск: ⁍ Скачайте 7z архив JoyCaption с установщиком или с окружением ⁍ Разархивируйте с помощью 7-Zip ⁍ Распакуйте архив в удобное место (без кириллицы и пробелов в пути) ⁍ Запустите файл installer.bat если скачали установщик ⁍ Запустите файл start_joy_caption.bat если скачали версию с готовым окружением ⁍ После загрузки моделей интерфейс откроется в браузере ➡️ Скачать архиватор 7z ➡️joy_caption_ultimate_portable_installer.7z — установщик, всё скачает сам ➡️joy_caption_ultimate_portable_environment.7z — готовое окружение, скачиваются только модели 💬Обсудить в чате | ⭐️Поддержать канал 👾НЕЙРО-СОФТ — Делаем нейросети доступнее.

✍️ SuperCaption Qwen3-VL ● Ультимативный генератор описаний ● Portable by Nerual Dreming & Slait Ссылка на оригинальный GitHub: https://github.com/timoncool/SuperCaption_Qwen3-VL Репакеры:#NerualDreming, #Slait Дата обновления: 26 ноября 2025 Версия: 1.0 Категории:#captioning, #img2txt, #AIvision, #video2txt, #OCR, #dataset Платформа:#Windows Язык: RU, EN, CN Место на диске: ~15 ГБ (зависит от модели) Системные требования: NVIDIA GPU (минимум 6 ГБ VRAM для 2B модели, рекомендуется 12+ ГБ для 8B+) Совместимость:#Nvidia 🖥Описание софта SuperCaption Qwen3-VL — это мощнейший комбайн для анализа визуального контента. В его основе лежит модель Qwen3-VL, которая "видит" мир лучше многих конкурентов. Главная фича — использование Abliterated моделей, у которых отключена цензура. Это значит, что софт опишет абсолютно всё, что вы ему покажете, без морализаторства и отказов. Идеальный инструмент для дата-сайентистов, контент-мейкеров и всех, кому нужно превратить гигабайты картинок и видео в структурированный текст. 😬Основные возможности SuperCaption Qwen3-VL Работа с изображениями (50+ режимов): 🟣Генерация промптов: Создает готовые промпты для Stable Diffusion и MidJourney, теги в стиле Booru. 🟣Маркетинг и SEO: Пишет продающие описания товаров, SEO-тексты (до 160 символов), посты для соцсетей. 🟣 Продвинутый OCR: Распознает текст на 20+ языках, конвертирует таблицы с картинок сразу в HTML-код, извлекает данные в JSON. 🟣Сравнение и анализ: Режимы "До/После", сравнение товаров, контроль качества (поиск дефектов), анализ временных рядов. 🟣Object Detection: Находит объекты и выдает их координаты (bbox) в JSON или рисует рамки прямо на фото. Интеллектуальный анализ: 🟣Thinking Mode: Режим "рассуждений" для сложных задач — модель сначала думает, потом отвечает. 🟣Решение задач: Пошаговое решение математики, физики, разбор учебных заданий. 🟣Аналитика: Читает графики, диаграммы, технические чертежи и медицинские снимки. Видео-аналитика: 🟣Таймлайны: Создает хронологию событий с таймкодами. 🟣Саммари: Делает краткую выжимку содержания длинных видео. 🟣Анализ монтажа: Оценивает склейки, переходы, темп и операторскую работу. 🟣Поиск действий: Находит конкретные моменты (например, "когда человек начал бежать"). Прочее: 🟣Пакетная обработка: Закидываете папку с тысячей файлов -> идете пить кофе -> получаете TXT/JSON/CSV файлы для каждого. 🟣Гибкость: Полная поддержка кастомных промптов на русском языке. 💿Установка и запуск ⁍ Скачайте архив SuperCaption_Qwen3-VL. ⁍ Распакуйте в удобное место (путь без кириллицы!). ⁍ Запустите install.bat и выберите свою видеокарту. ⁍ Нажмите Enter и дождитесь окончания установки. ⁍ Запустите run_with_update.bat для старта. ⁍ Интерфейс откроется в браузере (http://127.0.0.1:7860). ➡️Скачать SuperCaption с GitHub — исходный код ➡️Скачать Portable установщик — скачает все что нужно ➡️Скачать Portable архив с окружением — Окружение под Win 11 и RTX 4090 💬Обсудить в нашем чате 👾НЕЙРО-СОФТ - делаем нейросети доступнее