AI交流(进群备注:Black)

Black是一个不妥协的Python代码格式化工具,旨在通过自动化代码格式化来提高开发效率和代码一致性。
它遵循PEP 8规范,自动调整代码的缩进、空格和换行,确保代码风格统一。Black的设计理念是“约定优于配置”,
提供有限的配置选项,以减少开发者对代码风格的争论。它广泛应用于多个知名开源项目和公司,如Django、pytest、Dropbox等。
Black的特点:
- 1. 自动格式化Python代码,遵循PEP 8规范
- 2. 不妥协的设计,减少代码风格争议
- 3. 快速、确定性强的格式化
- 4. 支持Jupyter Notebook
- 5. 通过AST验证格式化后的代码有效性
- 6. 提供最小化的代码差异,便于代码审查
- 7. 支持项目级配置文件(pyproject.toml)
Black的功能:
- 1. 基本使用:black {source_file_or_directory}
- 2. 作为Python模块运行:python -m black {source_file_or_directory}
- 3. 安装Jupyter支持:pip install ‘black[jupyter]’
- 4. 使用快速模式(跳过AST验证):black –fast {source_file_or_directory}
- 5. 通过pyproject.toml配置项目级选项
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IMAGDressing是一个互动式模块化服装生成系统,旨在为用户提供逼真的虚拟试衣体验。它不仅可以生成高质量的服装图像,还能让用户自由编辑场景和服装细节。IMAGDressing利用增强现实(AR)和虚拟现实(VR)等技术,让用户能够在虚拟世界中尝试各种时尚组合,找到最适合自己的款式。它还能根据用户的个人身材数据、肤色、发型和生活场景,智能推荐最合适的服装搭配。IMAGDressing-v1引入了服装UNet模型,能够从CLIP中捕捉语义特征,并从VAE中捕捉纹理特征,通过混合注意力模块将这些特征整合到一个冻结的去噪UNet中,确保用户可以进行控制编辑。IMAGDressing团队还计划发布一个名为IGPair的综合数据集,包含超过30万对服装和穿着图像,并建立标准的数据组装流程。IMAGDressing-v1还可以与ControlNet、IP-Adapter、T2I-Adapter和AnimateDiff等扩展结合,以增强系统的多样性和可控性。
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