TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #146 · 16 сеп.

Функция sub в regex может принимать функцию в качестве аргумента repl. 📄 Из документации: If repl is a function, it is called for every non-overlapping occurrence of pattern. The function takes a single match object argument, and returns the replacement string. То есть для каждого совпадения будет вызвана функция для вычисления замены вместо замены на одну и ту же строку для всех совпадений. Иными словами, для замены разных совпадений на разные строки не потребуется запускать re.sub() много раз для каждой строки замены. Достаточно определить функцию, которая вернёт строку для каждого из совпадений. Описание слишком запутанное🤔, давайте лучше рассмотрим на простом примере: Создаем карту замены. То есть какие строки на какие требуется менять. remap = { 'раз': '1', 'два': '2', 'три': '3', 'четыре': '4', 'пять': '5', } Пишем функцию поиска строки для замены. Единственным аргументом будет объект re.Match. Используя данные этого объекта мы вычисляем замену on-the-fly! def get_str(match: re.Match): word = match.group(1) return remap.get(word.lower()) or word Пример текста. text = '''Раз Два Три Четыре Пять Вместе будем мы считать Пять Четыре Три Два Раз Мы считать научим вас ''' Теперь запускаем re.sub и вместо строки замены (repl) подаём имя функции. (Данный паттерн ищет отдельные слова в тексте) >>> print(re.sub(r'(\w+)', get_str, text)) 1 2 3 4 5 Вместе будем мы считать 5 4 3 2 1 Мы считать научим вас Думаю, достаточно наглядно 🤓 #libs#regex

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #lpu

当前筛选 #lpu清除筛选
经济信息联播

@eco_cn · Post #30006 · 18.03.2026 г., 03:41

在GTC 2026主题演讲结束后,英伟达CEO黄仁勋接受了Stratechery创始人Ben Thompson的专访: AI在过去一年跨越了一个关键门槛——推理能力的提升使模型首次开始产生真实的经济价值,而编程代理的爆发则是这一转变最清晰的体现。 生成式AI早期因幻觉问题难以商业化,而推理能力的引入使模型得以通过反思、检索与搜索实现"落地",进而从提供信息跃升为真正完成任务。"搜索是一项没有人付费的服务,原因在于获取信息的门槛不足以让人掏钱。 在技术层面,由Vera Rubin GPU处理高FLOP的注意力计算,由Groq的 #LPU 架构承担需要极高token速率与极低延迟的部分。 黄仁勋将AI代理的工具使用分为两类: 一类是结构化工具,包括CLI、API和数据库查询; 另一类是非结构化工具,包括需要模型通过多模态感知操作网页界面的PC端应用。#英伟达 在两条路径上均有布局。

经济信息联播

@eco_cn · Post #29990 · 18.03.2026 г., 01:25

华尔街点评GTC: #英伟达 GTC大会释放核心信号:AI算力的商业逻辑正在发生根本性重构——Token已成为新的大宗商品,而算力即收入。 美银认为,Blackwell系统相较上一代Hopper已实现每Token成本降低高达35倍,即将推出的Rubin系列有望在此基础上再降低2至35倍,这种持续压缩的Token成本曲线,是驱动需求规模化扩张的根本动力。 高盛快评,价值高达1万亿美元的数据中心 #AIDC 营收订单,远超市场普遍预期,有助于消除投资者对于AI资本开支可能已达“峰值”的担忧。其次,英伟达推出了Groq的LPX机架系统,此举进一步巩固了对推理市场的战略承诺。 郭明錤:2026至2027年 #LPU 出货量预计达400至500万台,较历史年产量暴增10倍。机架密度从64跃至256单元,背后的 #PCB 供应链同步迎来新周期——WUS印制电路或成最大赢家。