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: #privacyprotection

当前筛选 #privacyprotection清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #27 · 14.06.2023 г., 07:04

Balancing AI regulation and copyright protection: lessons from China's Generative AI Law Kris Shrishak, Senior Fellow at the Irish Council for Civil Liberties, urges the EU to take inspiration from China's draft law on generative AI. Shrishak highlights the EU's progress in regulating AI while underscoring its oversight in addressing the use of copyrighted material. China's draft law stands out for its explicit prohibition of unconsented use of copyright-protected content and personal data for training AI models. Shrishak points out that while the EU has taken steps to address AI risks, it primarily relies on self-assessments by AI developers rather than robust third-party assessments. This approach could potentially lead to enforcement challenges, as seen with the General Data Protection Regulation (GDPR). Learning from China's draft law, the EU can enhance its AI Act by incorporating stricter provisions against unconsented use of copyrighted content and personal data. Implementing third-party assessments and robust enforcement mechanisms will bolster intellectual property rights and privacy protection. #AIRegulation#CopyrightProtection#GenerativeAI#EU#China#DataProtection#Ethics#AIAct#Enforcement#PrivacyProtection