TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #156 · 2 окт.

Те, кто в Python не первый день, хорошо знают, что на число можно умножить не только число, но и другие типы. Главное, чтобы у этих типов была реализация такой операции. # list >>> [1] * 3 [1, 1, 1] # tuple >>> (2, 3) * 3 (2, 3, 2, 3, 2, 3) # string >>> "A" * 3 "AAA" Так работает полиморфизм стандартных типов. Интересно здесь то, что это сработает и в том случае, когда порядок операндов обратный. То есть int умножить на [тип]. # list >>> 3 * [1] [1, 1, 1] # tuple >>> 3 * (2, 3) (2, 3, 2, 3, 2, 3) # string >>> 3 * "A" "AAA" Если хотите реализовать такое поведение в ваших классах то следует помнить два момента: 1. Если множитель справа, то вам нужно реализовать метод __mul__, наш класс это первый операнд, то есть слева. myType * 3 2. Если множитель слева, то вам нужно реализовать метод __rmul__, наш класс это второй операнд, справа. 3* myType Всё тоже самое можно делать и для других математических операторов. И если в этом примере действие и результат будут фактически одинаковыми, то бывают ситуации, когда это не так. Например, при умножении матриц имеет значение порядок операндов. Для других операторов, таких как деление или сдвиг, очень важно кто с какой стороны находится. >>> 2/4, 4/2 (0.5, 2.0) >>> 2<<3, 3<<2 (16, 12) >>> 100%15, 15%100 (10, 15) #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #appian

当前筛选 #appian清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #336 · 21.06.2024 г., 07:04

Appian CEO Challenges AI Industry to Prioritize Trust Matt Calkins, CEO of Appian, has called on the AI industry to prioritize responsible development and trust. At a critical moment for AI, Calkins unveiled guidelines promoting data transparency, user consent, and respect for intellectual property. "We must ensure AI flourishes by building trust," Calkins stated. His four principles include disclosing data sources, using private data with consent, anonymizing personally identifiable data, and compensating for copyrighted information. These steps aim to shift AI development from a data race to a trust race. As AI faces increasing scrutiny, Calkins positions Appian as a leader in responsible AI, encouraging others to join this movement. Trust, he argues, will unlock AI's full potential and redefine industry success. #AI#ResponsibleAI#DataPrivacy#Appian#TechLeadership