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 1 подобни публикации

Търсене: #lfm2

当前筛选 #lfm2清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8615 · 23.09.2025 г., 17:34

⚡️Новая модель LFM2-2.6B - лидер в классе до 3B параметров. Ключевые особенности: - лёгкая и быстрая, всего 2.6B параметров - построена на архитектуре v2 (short convs + group query attention) - обучена на 10 трлн токенов, поддерживает контекст до 32k LFM2-2.6B - компактная, но мощная моделька для широкого спектра задач. 🟠Blog post: https://liquid.ai/blog/introducing-lfm2-2-6b-redefining-efficiency-in-language-models 🟠HF: https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2-2.6B 🟠Model Bundle on LEAP: https://leap.liquid.ai/models?model=lfm2-2.6b @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#LFM2#OpenSourceAI#Multilingual