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 2 слични објави

Пребарај: #lpu

当前筛选 #lpu清除筛选
经济信息联播

@eco_cn · Post #30006 · 18.03.2026 г., 03:41

在GTC 2026主题演讲结束后,英伟达CEO黄仁勋接受了Stratechery创始人Ben Thompson的专访: AI在过去一年跨越了一个关键门槛——推理能力的提升使模型首次开始产生真实的经济价值,而编程代理的爆发则是这一转变最清晰的体现。 生成式AI早期因幻觉问题难以商业化,而推理能力的引入使模型得以通过反思、检索与搜索实现"落地",进而从提供信息跃升为真正完成任务。"搜索是一项没有人付费的服务,原因在于获取信息的门槛不足以让人掏钱。 在技术层面,由Vera Rubin GPU处理高FLOP的注意力计算,由Groq的 #LPU 架构承担需要极高token速率与极低延迟的部分。 黄仁勋将AI代理的工具使用分为两类: 一类是结构化工具,包括CLI、API和数据库查询; 另一类是非结构化工具,包括需要模型通过多模态感知操作网页界面的PC端应用。#英伟达 在两条路径上均有布局。

经济信息联播

@eco_cn · Post #29990 · 18.03.2026 г., 01:25

华尔街点评GTC: #英伟达 GTC大会释放核心信号:AI算力的商业逻辑正在发生根本性重构——Token已成为新的大宗商品,而算力即收入。 美银认为,Blackwell系统相较上一代Hopper已实现每Token成本降低高达35倍,即将推出的Rubin系列有望在此基础上再降低2至35倍,这种持续压缩的Token成本曲线,是驱动需求规模化扩张的根本动力。 高盛快评,价值高达1万亿美元的数据中心 #AIDC 营收订单,远超市场普遍预期,有助于消除投资者对于AI资本开支可能已达“峰值”的担忧。其次,英伟达推出了Groq的LPX机架系统,此举进一步巩固了对推理市场的战略承诺。 郭明錤:2026至2027年 #LPU 出货量预计达400至500万台,较历史年产量暴增10倍。机架密度从64跃至256单元,背后的 #PCB 供应链同步迎来新周期——WUS印制电路或成最大赢家。