Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #682 · 7.12

Осознал, что синтаксис и устройство языка программирования могут добавлять информационный слой к обычному разговорному языку, на основе которого сделан этот язык программирования. Например в C# можно вызвать list.Count, а можно list.Count(). Первое это свойство, оно хранится непосредственно в объекте списка и просто читается из памяти. Поэтому слово Count в данном случае — существительное. Второе — со скобками — это метод расширения для всех объектов, реализующих перечисление (IEnumerable), к которым относится и список. Вызов метода — это не чтение свойства, это указание компьютеру выполнить какую-то операцию или последовательность операций (и при этом иногда вернуть результат, иногда нет). Поэтому слово Count в данном случае — глагол. Хотя под капотом, если я правильно помню, когда метод Count() находит свойство Count или Length, он ничего не считает, а возвращает это свойство, но в общем случае всё равно его выполнение это последовательность каких-то операций. Да и в любом кастомном классе легко представить себе, допустим, свойство Fill, которое вернёт текущий цвет, и метод Fill(), который будет закрашивать новым цветом. В первом случае существительное, во втором глагол, хотя разница между ними только в скобках, которые имеют смысл только в контексте языка программирования. #dev

Hashtags

#dev

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #generativea

当前筛选 #generativea清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8675 · 02.10.2025 г., 15:11

Намери подобни Прегледай

🔦Генерация изображений на свете, а не на GPU Исследователи из UCLA представили оптическую генеративную модель (Optical Generative Model). Она использует свет и линзы вместо вычислительных блоков - то есть картинки рождаются не на чипах, а в физике. 🔬 Как это работает: 1. Лёгкий цифровой энкодер превращает случайный шум в фазовый узор. 2. Этот узор загружается на оптический модулятор света. 3. Свет проходит через дифракционный декодер и прямо на сенсоре формируется изображение. ✔️ Авторами проведены реальные эксперименты: с помощью видимого света и SLM показаны результаты генерации: - Созданы цифры, лица, бабочки и даже картины в стиле Ван Гога. - Качество сравнимо с современными диффузионными моделями. - Есть две версии: мгновенная (один проход) и итеративная (несколько шагов, как у диффузии). ⚡ Чем интересен такой подход - Подход не требует никакой вычислительной нагрузки. - Супербыстрая генерация: физика света выполняет то, что GPU делает миллиардами операций. - Это открывает путь к энергоэффективному ИИ для edge-устройств: AR/VR, мобильные камеры, компактные сенсоры. ⚠️ Ограничения: - Сложно выравнивать оптические системы. - Ограничения по точности фазовых масок. - Зависимость от качества оборудования (шум, битовая глубина). Но даже с этими проблемами, это первый шаг к новому классу ИИ, где вычисления заменяются чистой оптикой. Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09446-5 @ai_machinelearning_big_data #AI#OpticalComputing#Photonics#GenerativeA

Hashtags

#ai #opticalcomputing #photonics #generativea