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 1 слични објави

Пребарај: #prismaudio

当前筛选 #prismaudio清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9816 · 05.04.2026 г., 18:50

🌟PrismAudio: генерация звука по видео. Лаборатория Tongyi (Qwen) опубликовала практическую часть проекта PrismAudio, участника ICLR 2026. Это фреймворк для задачи Video-to-Audio, то есть синтеза звуковой дорожки по видео. Модель разделяет задачу генерации звука на 4 перцептивных измерения и работает с каждым отдельно через специализированные модули рассуждений и соответствующие им функции вознаграждения. Предшественник PrismAudio, модель ThinkSound, первой применила CoT для V2A: MMLM сначала описывала, какой звук нужен, а затем диффузионная модель его генерировала. Это было громоздко. ThinkSound использовала единый, монолитный блок рассуждений для всех аспектов звука одновременно. Когда модель пыталась одновременно понять семантику сцены, выстроить тайминг, оценить эстетику и расположить звук в пространстве - качество каждого измерения страдало. PrismAudio разбивает процесс рассуждения на 4 независимых CoT-модуля: 🟠Semantic CoT определяет, какие звуковые события соответствуют видеоряду; 🟠Temporal CoT выстраивает их последовательность и синхронизацию; 🟠Aesthetic CoT отвечает за естественность и качество звука; 🟠Spatial CoT — за пространственное позиционирование в стереопанораме. Каждому модулю назначена своя reward-функция: семантическое соответствие оценивает MS-CLAP от Microsoft, темпоральную синхронизацию Synchformer, эстетику Audiobox Aesthetics, пространственную точность StereoCRW. Такая архитектура позволяет обучать модель с подкреплением сразу по 4 осям, не жертвуя одним измерением ради другого. Для RL-обучения авторы предложили Fast-GRPO - модификацию, которая применяет SDE-сэмплирование только в небольшом случайном окне шагов, а остальную траекторию проходит детерминированно через ODE. По данным техотчета, Fast-GRPO достигает финального результата за 200 шагов обучения вместо 600 и при этом выходит на более высокий итоговый показатель. 🟡Тесты 🟢На VGGSound модель показала CLAP 0,47 против 0,43 у ThinkSound, DeSync 0,41 против 0,55, а ошибку пространственного позиционирования CRW снизила с 13,47 до 7,72. 🟢На внутреннем бенче AudioCanvas, который авторы создали для оценки сложных сцен разрыв еще заметнее: ThinkSound деградирует по темпоральной метрике до 0,80, а PrismAudio удерживает 0,36. 🟢Субъективные оценки MOS-Q и MOS-C также оказались наивысшими среди всех протестированных моделей. 🟢Опубликованная модель PrismAudio показывает самое быстрое время инференса: 0,63 секунды на 9-секундный фрагмент без учета извлечения признаков. 🟡Но вот с извлечением признаков есть нюанс. По отзывам пользователей, извлечение признаков для 10-секундного видео требует около 43 ГБ видеопамяти. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Страница проекта 🟡Модель 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#V2A#PrismAudio#TongyiLab