import torch
a = torch.tensor([[ 96, 20, 96, 21, 96, 960, 577, 2, 96, 21, 96, 21, 96]])
b = torch.tensor([[37954, 2, 96, 20, 96, 21, 96]])
c = torch.tensor([[16385, 2, 96, 21, 96, 21, 96]])
torch.cat([a,b,c], 1)
###
tensor([[ 96, 20, 96, 21, 96, 960, 577, 2, 96, 21,
96, 21, 96, 37954, 2, 96, 20, 96, 21, 96,
16385, 2, 96, 21, 96, 21, 96]])
/news/20210619/party/
– тут «ключ» статьи 20210619/party
– почему бы и вам не брать это как уникальный ключ. К тому же, лексикографическая сортировка расставит статьи в хронологическом порядке, по датам.user_ids=12345
и fields=online
инфу об текущем онлайне/оффлайне аккаунта.set()
setWebhook()
(документация) и назначить URL вашего сервера, куда будут приходить уведомления именно этого бота. Например https://api.example.com/webhook/{bot_id}
где bot_id – id бота в вашей БД. запись1 - 3.377852191807931e-49 * 0.1 * 1 = 1.0
3.3e-49
означает 3.3 умножить на 10 в –49-й степени. Т.е. какое-то очень малое число.0.(50 нулей)33
>>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004
4e-16
. А уж числа порядка 1e-50
тем более пропадут и будут считаться за ноль. https://api.vk.com
И подробная документация. Работать с их API могут программы на любых языках, в т.ч. на Python.a=4
b=5
c=9
print('{2:d}-{1:d}={0:d}'.format(a, b, c))
# выведет: 9-5=4
{2:d}
это место для вывода значения. 2 это позиция аргумента, сюда попадёт третий, c
. d
означает число.