@MEXC_FairPrice_Spreads · Post #1262 · 09.02.2026 г., 01:23
#CAI | 13.20% | SHORT🔴 Last Price: 0.0463 Fair Price: 0.0409 Max Leverage: 20x Max Size: 55.56$ MEXC Fair Price Spreads
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #236 · 28.02
Сопоставление с образцом (pattern matching) — сильный механизм языков программирования, который, к сожалению, встречается не так часто. Причём, как в коде разработчиков, так и в поддержке со стороны самого языка. Разработчики на функциональных языках используют этот механизм довольно часто, потому что у них вообще многое определяется статически через правильный подход к системе типов. Разработчики же на императивных языках очень любят огромные многоуровневые ветвления. Есть даже такое понятие «Спагетти-код» — раньше его применяли к коду, перегруженному операторами перехода, но в современном виде это скорее об избытке операторов условия. Pattern matching позволяет накладывать на объекты некоторый трафарет и смотреть, попадают ли они под него. Это не только выглядит лаконичнее и короче, чем дерево условий, но ещё и понятнее с точки зрения восприятия человеком: вот у нас заказ содержит более 10 элементов и при этом стоит более 1000 долларов, значит делаем на него скидку 10 центов. При этом трафарет работает как сортировщик монеток: самая маленькая проваливается в первый паз, следующая по размеру в следующий итд, применение условий идёт сверху вниз. Есть и неявный плюс: такой подход автоматически провоцирует разработчиков проводить проверку на null. Ведь null не может подходить под трафарет «содержит более 10 товаров». К счастью, в C# этот механизм в последних версиях активно развивают и совершенствуют. И это одно из многочисленных преимуществ C# над Java. #dev
Hashtags
Търсене: #cai
@MEXC_FairPrice_Spreads · Post #1262 · 09.02.2026 г., 01:23
#CAI | 13.20% | SHORT🔴 Last Price: 0.0463 Fair Price: 0.0409 Max Leverage: 20x Max Size: 55.56$ MEXC Fair Price Spreads
Hashtags
@MEXC_FairPrice_Spreads · Post #1024 · 02.02.2026 г., 09:13
#CAI | 13.67% | LONG🟢 Last Price: 0.0562 Fair Price: 0.0651 Max Leverage: 20x Max Size: 67.44$ MEXC Fair Price Spreads
Hashtags
@BinanceAlphaAirdropTracker · Post #521 · 12.01.2026 г., 07:58
⏰#CAI Claim with minimum 252 pts starts in about 2 minutes 🎁 Airdrop: 40 $CAI ($NotAvailable)
Hashtags
@WangZhuanZhan · Post #34516 · 28.10.2024 г., 12:55
C-c彩c桥q- 彩桥 (1982) 直达链接:https://pan.quark.cn/s/a016840f82fb #彩桥 #Cai qiao 链接:https://link3.cc/sf_com #电影#爱情#内地#80年代
@ai_and_law · Post #197 · 22.12.2023 г., 08:04
CAI Unveils Public "Zero Draft" for AI Framework Convention Greetings AI & Law community! The European Committee on Artificial Intelligence (CAI) has announced the public release of the revised "Zero Draft" Framework Convention on Artificial Intelligence, Human Rights, Democracy, and the Rule of Law. Key Points: 1️⃣ The "Zero Draft" serves as the foundational document for drafting the Framework Convention and is not the final outcome of CAI negotiations. 2️⃣ A Consolidated Working Draft has been prepared based on the first reading of the revised Zero Draft, containing preliminary agreements and proposals for further negotiations. 3️⃣ The text which is not in brackets and in red font is considered to be preliminarily agreed. 4️⃣ The CAI Bureau has decided to make this document public, providing transparency into the ongoing process. The recently released Draft Framework Convention, based on outcomes from the second reading, will be the focal point for the upcoming 9th Plenary meeting. Notably, provisions under negotiation include the Scope, Risk and impact management framework, and the Conference of the Parties. #AIlaw#CAI#AIregulation#FrameworkConvention#TransparencyInAI
@githubtrending · Post #15481 · 09.02.2026 г., 11:30
#go#actions#cai#ci#claude_code#codex#copilot#gh_extension#github_actions GitHub Agentic Workflows let you write simple markdown instructions in natural language to automate repo tasks like triaging issues, fixing CI failures, generating reports, and improving code—running safely as GitHub Actions with AI like Copilot or Claude. Strong guardrails ensure read-only access by default, sandboxed execution, and human-reviewed outputs via pull requests. This saves you time on repetitive work, boosts efficiency with adaptive AI decisions, and keeps everything secure without complex YAML coding. https://github.com/github/gh-aw