TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #227 · 20.02

Допустим, вы разработчик, и вам от пользователя приходит строка user-agent с описанием того, каким браузером он пользуется. В этой строке будет что-то типа такого: Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/51.0.2704.103 Safari/537.36 И вы хотите из неё узнать мажорную версию Chrome, то есть вытащить число 51. Что вы сделаете? Можно, конечно, написать свой парсер, но я уверен, многие воспользуются регулярными выражениями. Я бы воспользовался. Какое выражение сюда подходит? С виду кажется, что вот такое: /Chrome\/(\d\d)\./g Мы ищем слово Chrome и слэш, затем ловим в группу две цифры, после которых стоит точка. Так? По крайней мере, мышление достаточного количества разработчиков именно таково. Зачастую программистам не хватает умения отойти от техзадания на уровень вещественной сути того, с чем они работают. На самом деле число 51 это версия. Версия будет увеличиваться со временем. «Марти, где твоё четырёхмерное воображение?» Если уже прошло 50 версий, то и следующие 50 не за горами, число станет трёхзначным, регулярка или парсер, сделанные под двухзначные числа, перестанут работать. Трехзначная версия Chrome и Firefox приближается уже сейчас. И да, в них падает куча функций на сайтах, включая крупные корпорации: Yahoo, Bethesda, HBO и бог знает сколько сайтов поменьше. Чисто из-за цифры. Это уже назвали «Проблема сотой версии» по аналогии с «Проблемой 2000 года» (программисты записывали год двумя цифрами, 2000 стал неотличим от 1900). К чему это я? Полезно задумываться о физическом воплощении того, что вы представляете в своей программе. Ваш код должен описывать не столько требования заказчика, сколько законы, по которым существует этот объект в реальном мире. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #convolution

当前筛选 #convolution清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14659 · 01.05.2025 г., 15:30

#cplusplus#arm#convolution#deep_learning#embedded_devices#llm#machine_learning#ml#mnn#transformer#vulkan#winograd_algorithm MNN is a lightweight and efficient deep learning framework that helps run AI models on mobile devices and other small devices. It supports many types of AI models and can handle tasks like image recognition and language processing quickly and locally on your device. This means you can use AI features without needing to send data to the cloud, which improves privacy and speed. MNN is used in many apps, including those from Alibaba, and supports various platforms like Android and iOS. It also helps reduce the size of AI models, making them faster and more efficient. https://github.com/alibaba/MNN