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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

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

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #cnil

当前筛选 #cnil清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #623 · 29.07.2025 г., 07:04

🇫🇷CNIL Issued GDPR Guidance for AI Development France’s data protection authority, CNIL, has published its finalized recommendations on applying the GDPR to AI systems. The guidance addresses core compliance areas: lawful training data practices, security obligations, and data annotation protocols. It provides clarity for AI developers navigating GDPR requirements at every stage of system design. This move aligns with CNIL’s 2025–2028 strategic plan, which prioritizes sector-specific AI guidance. The message is clear: AI development in the EU must embed data protection by design—and regulators are now setting detailed expectations to ensure it happens. #AI#GDPR#CNIL

AI & Law

@ai_and_law · Post #607 · 04.07.2025 г., 07:04

🇫🇷France Launches PANAME: Building Tools to Audit AI Privacy France's CNIL has announced PANAME (Privacy Auditing of AI Models) — a new joint initiative with national digital regulators and research institutions to develop auditing tools for AI systems trained on personal data. The project aims to evaluate how well these models safeguard privacy and to publish a catalog of auditing instruments, with an emphasis on open-source accessibility. By leading the development of concrete, testable tools for privacy risk assessment in AI, CNIL positions Europe to move beyond principles into enforcement. PANAME is not just a technical step — it’s a governance strategy that seeks to embed accountability directly into AI infrastructure. #AICompliance#CNIL#AIRegulation#DataProtection

AI & Law

@ai_and_law · Post #139 · 16.10.2023 г., 07:04

France's CNIL Releases Initial Opinions on AI and GDPR Compliance Hello, everyone! France's data protection authority, the Commission nationale de l'informatique et des libertés (CNIL), has unveiled its initial perspectives on ensuring that artificial intelligence (AI) deployments adhere to the European Union's General Data Protection Regulation (GDPR). In its assessment, the CNIL recognizes the GDPR's role in providing an "innovative and protective framework" for AI. Moreover, the CNIL emphasizes how specific GDPR principles can be applied across a spectrum of AI technologies. #AI#GDPR#CNIL#DataProtection#Compliance