TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #22 · 19 јан.

Заметка начинающим, которые часто сталкиваются с подобной непоняткой. Ситуация следующая, есть список файлов: names = [ 'image.bmp', 'second.txt.bkp', 'data.db', '.config.cfg', 'file.ext.bkp' ] И мы хотим убрать у них окончание ".bkp". Не знаю зачем, пример довольно надуманный) Но суть он показывает, а это главное. Те, кто еще не очень знаком с библиотекой os.path или pathlib, вероятно решат обработать имена как строки. И тут вполне подойдет метод строки strip(). Что делает этот метод? Он отрезает указанные символы по обеим сторонам строки. Если ничего не указать, то убирает невидимые символы (пробелы, табуляции и переносы строк). В нашем случае будет выглядеть вот так: >>> name.strip('.bkp') То есть просим удалить строку '.bkp' по краям имени файла, если таковая есть. Можно применить аналогичный метод rstrip(), чтобы отрезать только справа, но для этого примера используем обычный. >>> for name in names: >>> print(name.strip('.bkp')) image.bm second.txt data.d config.cfg file.ext Хм, что-то не то с нашими именами! Что случилось??? Видим нежелательное переименование в именах, где и близко не было указанной строки '.bkp' А дело всё в том, что данный метод ищет не указанную строку, а указанные символы, и не важно в каком порядке. Для метода strip() строка '.bkp' это не паттерн для поискаа список символов. Потому он отрезал симовол 'p' от '.bmp' и удалил точку из файла '.config.cfg'. Как тогда правильно заменить именно паттерн? Для начинающего можно посоветовать метод строки replace(), который как раз использует для замены указанную строку целиком. В нашем примере заменим её на пустую строку. >>> for name in names: >>> print(name.replace('.bkp', '')) image.bmp second.txt data.db .config.cfg file.ext Уже лучше, но помните, это лишь пример про strip(). Для работы с именами файлов есть способы и более "правильные", дающие однозначно верный результат. Я взял файлы только в качестве примера. Даже replase() тут может сделать не то что ожидаем. Просто впредь будьте внимательны с этим strip(). #basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #aihardware

当前筛选 #aihardware清除筛选

OpenAI представит первый свой гаджет в 2026: ждать ли революцию от ИИ-гиганта? Скоро «умный» мир ждет пополнение: в 2026 году OpenAI планирует выпустить свой первый гаджет. Подробностей мало — компания не раскрывает ни цен, ни точных дат. По информации инсайдеров, это будет носимый аудио-девайс. Эксперты прогнозируют, что его отличительной чертой станет глубокое голосовое взаимодействие с ИИ, а дизайнерскую концепцию создаст легендарный Джони Айв (Jony Ive). ➡️Что это значит? OpenAI выходит за пределы софта, чтобы напрямую влиять на то, как мы взаимодействуем с ИИ в реальном мире. ➡️Почему это важно? Попытки создать гарнитуру для общения с ИИ уже были у Humane и Rabbit, но рынок пока не завоеван. Если OpenAI удастся предложить уникальный опыт, это может задать новый тренд. Что думаете, удастся ли OpenAI переизобрести «умные» гаджеты? #OpenAI#ИскусственныйИнтеллект#AIhardware#Гаджеты#ИИновости Источники: Axios, TechCrunch. https://t.me/semasci

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8778 · 15.10.2025 г., 15:19

⚡️ Google представила Coral NPU - открытую платформу для создания умных ИИ-устройств на Эйдж девайсах Это полный стек для разработки локального искусственного интеллекта, который работает без облака и практически без задержек. Coral NPU - это новый тип нейропроцессора (Neural Processing Unit), созданный для умных гаджетов, IoT и носимых устройств. Можно обучать и запускать модели прямо на устройствах с низким энергопотреблением - от датчиков и дронов до мини-роботов и камер. Coral NPU позволяет делать это быстро и безопасно. 🧩 Врунти: - SDK и инструменты для TensorFlow Lite и ONNX - Компилятор, квантование и оптимизация моделей - Поддержка Python, C++ и микроконтроллеров Как это работает 1. Модель обучается (в TensorFlow / PyTorch). 2. Компилятор Coral NPU превращает её в оптимизированный код через MLIR → IREE → NPU binary. 3. Код работает прямо на устройстве, используя: - RISC-V (управляет задачами) - Векторные блоки( выполняют параллельные операции) - Матричные ускорители MAC (считают нейронные сети за милливатты энер)гии. Результат - ИИ-инференс с производительностью до 512 миллиардов операций в секунду, при этом устройство потребляет очень мало ресурсов и не передаёт данные в облако. Edge AI получает свою открытую архитектуру от Google. Подробнее: https://research.google/blog/coral-npu-a-full-stack-platform-for-edge-ai/ @ai_machinelearning_big_data #EdgeAI#GoogleResearch#CoralNPU#RISC_V#AIHardware

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64674 · 09.04.2026 г., 13:33

🚀 AlphaTON Capital Secures $43 Million Strategic Funding for AI Infrastructure AlphaTON Capital has announced a strategic financing agreement with Vertical Data, valued at approximately $43 million. According to Foresight News, the deal is expected to be finalized by the second quarter of 2026. The funding will focus on AI hardware deployment, accelerating the development of privacy computing and sovereign AI infrastructure. This initiative aims to support the integration of AI, digital assets, and confidential computing. Additionally, AlphaTON's AI and privacy computing infrastructure will provide foundational computing power for applications related to partners such as Telegram and Animoca Brands. #AlphaTONCapital#StrategicFunding#AIInfrastructure#PrivacyComputing#SovereignAI#DigitalAssets#AIHardware#ConfidentialComputing#VerticalData#ForesightNews#Telegram#AnimocaBrands#TON