TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #deepseekr1
@TossLabChannel · Post #583 · 09.02.2025 г., 23:02
#DeepSeekR1#越狱版 DeepSeek R1 越狱版上线｜无审查、无限制，更自由的AI体验！ 开源 AI 模型 DeepSeek R1 的越狱版本现已托管至 Hugging Face，移除了官方版的内容审查，提供更加自由的交互体验。 🔹支持 8B、14B、32B 版本，高端硬件可运行 70B 模型 🔹本地可运行，无需云端依赖，适合个人与研究者探索 🔹蒸馏优化，虽比不上官方 671B 版本，但性能已足够！ 📢 群聊: @TossIPhone 🎈 频道: @TossIChannel ❗️ ❗️ ❗️ ❗️ ❗️ ❗️ ❗️ ❗️ 🔘折腾系列频道 - 全面介绍 🔘境外离岸银行教程合集目录 🔘折腾实验室优质Github项目合集 🔘大流量卡三大运营商推荐合作店铺
Hashtags
@semasci · Post #1187 · 01.07.2025 г., 05:36
DeepSeek R2: Ожидание затягивается.. ⏳ Ждали в апреле-мае релиза DeepSeek R2 (наш пост от апреля)? преемника невероятно популярной модели R1, обещавшего революцию в кодинге и неанглоязычных рассуждениях. Но, похоже, придется подождать дольше. Что случилось? Гендиректор DeepSeek Лян Вэньфэн недоволен результатами R2: модель пока не соответствует внутренним стандартам качества компании и сроки релиза снова не определены. Технические сложности: Быстрому запуску могут помешать не только требования к качеству, но и острая нехватка серверных чипов Nvidia в Китае из-за американских санкций. Облачные провайдеры опасаются, что спрос на мощную R2 может превысить их текущие возможности. Почему R2 так ждут? Потому что R1 – настоящий феномен! ➡️Майское обновление R1 (R1-0528) показало феноменальный прогресс в генерации кода! По данным LiveCodeBench, она вплотную приблизилась к топовым моделям OpenAI и обошла Grok 3 mini и Qwen 3! ➡️В феврале DeepSeek Chat привлек 524.7 млн посещений, обогнав ChatGPT и став самым быстрорастущим ИИ-инструментом в мире с долей рынка 12.12%! ➡️Пока DeepSeek шлифует R2, Илон Маск анонсировал релиз Grok 4 "вскоре после 4 июля" (ранее известная как Grok 3.5). Что это значит? DeepSeek явно не хочет выпускать "сырой" продукт, особенно на фоне успеха R1 и растущей конкуренции. Они стремятся сделать R2 по-настоящему прорывной. Однако задержки и проблемы с "железом" (чипы Nvidia) добавляют неопределенности. Ждать ли нам R2 этим летом? Или осенью? Делитесь мнениями в комментариях! #DeepSeek#DeepSeekR2#DeepSeekR1#ИскусственныйИнтеллект#ИИ#AI#Китай#Nvidia#Чипы#Reuters#TheInformation#Grok4#xAI#LiveCodeBench#Нейросети#БольшиеЯзыковыеМодели#LLM#NvidiaH100#Санкции https://t.me/semasci