TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #203 · 18 јан.

Бывает начинающие в процессе обучения создают файлы с именем модуля который они изучают. В результате на тестовых запусках ничего не работает😱 Всё потому, что появилась коллизия имён. Например, изучаете вы модуль datetime, и создаёте с таким именем файл (ну логично же😄) прямо в рабочей директории. Потом, при попытке импортировать datetime модуль, из-за приоритета импорта будет импортирован файл из рабочий директории а не оригинальная библиотека. Ведь имя файла это суть имя модуля! А знаете ли вы, что не все стандартные модули можно так перезаписать? Коллизии имён не подвержены builtin модули. Они всегда стоят на первом месте в приоритете импорта, поэтому их нельзя заменить. Полный список таких модулей можно посмотреть в списке sys.builtin_module_names. То есть, вы сломаете весь Python если назовёте свой модуль os или site, но если назовёте time или gc то ничего страшного не случится))) Тем не менее, никогда не называйте модули уже занятыми именами!!!⚠️ Я всегда рекомендую всем своим файлам делать именной префикс из 2-3 символов. Например я называю свои проекты так: pw_project_name pw_ui_tools.py pw_something/main.py Либо под ситуацию tst_scriptname.py (не "test" чтобы не подхватывал pytest) dbg_script.py maya_ui.py hou_menu_tools.py И искать проще, и коллизий нет. #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #modelefficiency

当前筛选 #modelefficiency清除筛选
Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #4010 · 28.01.2025 г., 16:00

Chinese AI Insights from DeepSeek Founder DeepSeek founder shares insights on Chinese AI developments. Highlights include: - V3 model boosts efficiency by up to 90% via Multi-head Latent Attention, saving 15% during inference via caching. - R1 Zero showcases breakthrough in RL usage without supervised fine-tuning, emphasizing LLM+RL as the next big wave. - DeepSeek's team, mostly recent graduates, is self-financed and rapidly developing competitive models. - Their 7B parameter model shows competitiveness with 70B models, indicating that efficiency and data utilization are new frontiers. For more details, check the full tweets: source #AI#RL#DeepLearning#China#Tech#Innovation#Startups#MachineLearning#ML#LLM#Investment#Quantum#Education#SelfFunding#ModelEfficiency#OpenAI#AIResearch#Efficiency#DataScience#Growth#Technology