TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #197 · 4 јан.

Подразумеваемые неймспейсы или неявные пакеты. Этот функционал добавлен в Python 3.3 Что он означает? Ранее, до 3.3 пакетами считались лишь директории, в которых есть файл __init__.py. Этот файл одновременно являлся свидетельством того, что директория это Python-пакет, и служил "телом" этого пакета. То есть местом, где можно написать код, как это делается внутри модуля. Этот код исполняется в момент импорта пакета, так что его принято называть "код инициализации пакета". Начиная с версии 3.3 Любая директория считается пакетом и Python будет пытаться использовать любую директорию для импорта. Конечно, не любую в файловой системе, а только те что находятся в sys.path. Это значит, что теперь __init__.py нужно делать только если: 🔸 вам требуется создать код инициализации пакета 🔸 нужна совместимость со старыми версиями Python На мой взгляд это немного упрощает разработку, делает её чище, но с другой стороны убивает некоторую однозначность происходящего. Например, я создал репозиторий со своей библиотекой и рядом положил код примеров или тестов. repo_name/ my_library/ __init__.py main.py examples/ exam1.py exam2.py В этом репозитории пакетом является только my_library, остальные директории это не пакеты, это просто дополнительный код в файлах. Директория examples не добавлена в sys.path, в ней нет рабочих модулей. Но если она лежит рядом с my_library, то Python вполне сможет импортнуть из неё модули, так как посчитает что examples это валидный пакет. Конечно, пример несколько надуманный. Никто не будет добавлять корень репозитория в sys.path. Но, я думаю, суть ясна. Иногда директория это просто директория а не пакет! #basic#pep

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #technologylaw

当前筛选 #technologylaw清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #368 · 06.08.2024 г., 07:04

English Court of Appeal Decides Artificial Neural Network is Not Patentable In a landmark decision, the English Court of Appeal has ruled that an artificial neural network (ANN) is not patentable, reversing the High Court’s earlier decision. This decision aligns with the UK Intellectual Property Office’s (IPO) initial rejection of the patent application on the grounds of unpatentable subject matter. The case, Comptroller-General of Patents, Designs and Trade Marks v Emotional Perception AI Ltd [2024] EWCA Civ 825, highlighted key issues about the nature of ANNs and their patentability. The Court clarified that both hardware and software ANNs are considered computers and that their "weights and biases" are equivalent to a computer program. This means they fall under the computer program exclusion from patentability unless they can demonstrate a "technical contribution" outside the computer program itself. Importantly, the Court concluded that the training of the ANN, as part of the program's creation, does not constitute a technical contribution. Additionally, the outputs of the ANN, such as improved music recommendations, were deemed non-technical and subjective, thus not contributing to the patentability of the AI system. This decision has significant implications for the patent claims of generative AI systems, where training is a crucial part of development. #AI#PatentLaw#GenerativeAI#IntellectualProperty#TechnologyLaw#AIRegulation#UKLaw

AI & Law

@ai_and_law · Post #105 · 06.09.2023 г., 07:04

UK House of Commons Committee Issues Interim AI Governance Report Hello everyone! The UK House of Commons Committee on Science, Innovation, and Technology has released an interim report on AI governance. In a consultation involving over 100 AI experts, including researchers, businesses, and civil society representatives, the Committee explored AI applications in education, healthcare, and medicine, assessing their benefits and potential risks. While the UK government currently adopts a light-touch approach to AI regulation, the Committee warns that without an AI bill introduced before the next general election, the UK may lag behind the EU and US, both of which are making significant legislative progress in AI regulation. The report identifies 12 pivotal challenges for policymakers in shaping AI frameworks: 1. Bias 2. Privacy 3. Misrepresentation 4. Access to Data 5. Access to Compute 6. Black Box Algorithms 7. Open-Source Code 8. Intellectual Property and Copyright 9. Liability 10. Employment Disruption 11. International Coordination 12. Existential Threats The report emphasizes the need for mechanisms to prevent bias, protect privacy, and ensure transparency in AI systems, urging the introduction of an AI bill to maintain the UK's leadership in AI governance. #AIGovernance#UKAI#AIRegulation#AIChallenges#AIReport#TechnologyLaw#AIInnovation