Go 언어로 작성된 CPython 확장 goPy
goPy는 Go 언어로 작성된 CPython 확장을 구현하는 새로운 오픈 소스 프로젝트입니다.
샘플 코드:
package simple import ( "fmt" "gopy" ) func example(args *py.Tuple) (py.Object, error) { fmt.Printf("simple.example: %v\n", args) py.None.Incref() return py.None, nil } func init() { methods := []py.Method{ {"example", example, "example function"}, } _, err := py.InitModule("simple", methods) if err != nil { panic(err) } }
컴파일 방법:
gopy pymodule.go
사용 방법:
간단한 가져오기
simple.example("hello", {123: True})
출력 결과:
simple.example: [hello map[ 123:true]]
github 오픈소스 프로젝트 주소: https://github.com/qur/gopy

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iPhone이 가장 사용자 친화적인 전자 기기 중 하나라는 사실은 비밀이 아니며, 그 이유 중 하나는 원하는 대로 쉽게 개인화할 수 있다는 것입니다. 개인화에서는 iPhone을 설정할 때 선택한 언어와 다른 언어로 언어를 변경할 수 있습니다. 여러 언어에 익숙하거나 iPhone의 언어 설정이 잘못된 경우 아래 설명에 따라 변경할 수 있습니다. iPhone 언어 변경 방법 [3가지 방법] iOS를 사용하면 사용자가 iPhone에서 선호하는 언어를 자유롭게 전환하여 다양한 요구에 적응할 수 있습니다. Siri와의 상호 작용 언어를 변경하여 음성 지원과의 의사소통을 용이하게 할 수 있습니다. 동시에 로컬 키보드를 사용하면 여러 언어 간을 쉽게 전환하여 입력 효율성을 높일 수 있습니다.

스레드에 관해 우리의 두뇌는 다음과 같은 인상을 받아야 합니다. 스레드가 시작되는 시점은 제어할 수 있지만 종료되는 시점은 제어할 수 없습니다. 그렇다면 스레드의 반환 값을 어떻게 얻을 수 있을까요? 오늘 나는 내 자신의 관행 중 일부를 공유하겠습니다. 방법 1: 전역 변수 목록을 사용하여 반환 값 저장 ret_values = [] def thread_func(*args): ... value = ... ret_values.append(value) 목록을 선택하는 한 가지 이유는 다음과 같습니다. 목록 메서드의 추가()는 스레드로부터 안전하며 CPython에서 GIL은 해당 메서드에 대한 동시 액세스를 방지합니다. 사용자 정의 데이터 구조를 사용하는 경우

비디오는 오늘날의 소셜 미디어와 인터넷 문화에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있으며 Douyin, Kuaishou, Bilibili 등은 수억 명의 사용자에게 인기 있는 플랫폼이 되었습니다. 사용자는 자신의 삶의 순간, 창작물, 흥미로운 순간, 기타 콘텐츠를 동영상을 중심으로 공유하여 다른 사람들과 교류하고 소통합니다. 최근에는 대규모 언어 모델이 인상적인 기능을 보여주었습니다. 대형 모델에 "눈"과 "귀"를 장착하여 비디오를 이해하고 사용자와 상호 작용할 수 있습니까? DAMO 아카데미 연구진은 이러한 문제에서 출발하여 종합적인 시청각 기능을 갖춘 대형 모델인 Video-LLaMA를 제안했습니다. Video-LLaMA는 비디오의 비디오 및 오디오 신호를 인식하고 이해할 수 있으며 오디오 및 비디오를 기반으로 일련의 복잡한 작업을 완료하기 위해 사용자가 입력한 지침을 이해할 수 있습니다.

때로는 컴퓨터 시스템을 설치했는데 시스템이 영어로 되어 있는 경우가 있습니다. 이 경우 컴퓨터 언어를 중국어로 변경해야 합니다. 이제 win10 시스템에서 컴퓨터 언어를 중국어로 변경하는 방법을 알려주세요. . win10에서 컴퓨터 언어를 중국어로 변경하는 방법 1. 컴퓨터를 켜고 왼쪽 하단에 있는 시작 버튼을 클릭합니다. 2. 왼쪽의 설정 옵션을 클릭하세요. 3. 열리는 페이지에서 "시간 및 언어"를 선택합니다. 4. 연 후 왼쪽의 "언어"를 클릭합니다. 5. 여기에서 원하는 컴퓨터 언어를 설정할 수 있습니다.

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대규모 모델의 지속적인 최적화를 기반으로 하는 LLM 에이전트(이러한 강력한 알고리즘 엔터티)는 복잡한 다단계 추론 작업을 해결할 수 있는 잠재력을 보여주었습니다. 자연어 처리부터 딥 러닝까지 LLM 에이전트는 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있을 뿐만 아니라 전략을 수립하고 다양한 환경에서 작업을 수행하며 심지어 API 호출 및 코딩을 사용하여 빌드까지 할 수 있어 점차 연구 및 산업의 초점이 되고 있습니다. 솔루션. 이러한 맥락에서 AgentQuest 프레임워크의 도입은 LLM 에이전트의 평가 및 발전을 위한 모듈식 벤치마킹 플랫폼을 제공할 뿐만 아니라 연구원에게 이러한 에이전트의 성능을 추적하고 개선할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 좀 더 세분화된 수준

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