perpetual_step — GENERATIVE stream op

• Data kinds: table → table

• Call: import fullseye as fs; fs.ledger.perpetual_step(state: 'dict', steps: 'int' = 1) -> 'dict' (implementation को सीधे call करना हो तो import perpetual; perpetual.perpetual_step(state: 'dict', steps: 'int' = 1) -> 'dict', registry से लेना हो तो opsgenerative.get("perpetual_step"))

उपयोग

state को steps जितना आगे बढ़ाता है (वही dict लौटाता है — बड़े array की copy नहीं बनती)।

उपयोग की विस्तृत guide

• generative_art family guide

संदर्भ (sample data, साहित्य)

• Sample data catalog (DL URL / license) — 2-D के लिए skimage.data (BSD/public) + synthetic, 3-D के लिए real data sources (Stanford/PDS आदि) के DL URL।

• Operators का स्रोत और संदर्भ — इस op family के मूल research/methods के स्रोत।

• Algorithm का मानक स्रोत (लेखक, वर्ष) और उपयोग ऊपर की family usage guide में दिए गए हैं।

चलाए जा सकने वाले उदाहरण (verified samples जो सच में यह op call करते हैं)

• poc_illusions_and_perpetual_drawing — py -3.11 examples/poc_illusions_and_perpetual_drawing.py

वे अगले ops जिनसे type जुड़ता है (table को input के रूप में लेते हैं)

perpetual_render

इसी category के (stream)

perpetual_state · perpetual_render

*Provenance: perpetual.py — GENERATIVE operator registry. यह per-op note tools/opdocs.py md से अपने-आप generate होता है (हाथ से edit न करें)।*

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