Тип строки в Python имеет очень много удобных методов. Сегодня пост про два таких метода которые чаще всего используются "однобоко". Это методы startswith() и endswith()
Самый обычный сценарий использования — проверка, начинается ли строка с указанной подстроки?
>>> "some_string".startswith("some")
True
И аналогичная ситуация с зеркальным вариантом этой функции, проверка совпадения с конца
>>> "some_string".endswith("some")
False
Так они используются в большинстве случаев что я видел. Но у этих функций есть еще два варианта использования.
🔸Сравнение нескольких подстрок
Для проверки нескольких подстрок в одной строке обычно вызывают эти функции несколько раз. Но на самом деле достаточно передать кортеж со всеми строками один раз. Если будет хоть одно совпадение то функция вернёт True.
>>>"my_image.png".endswith(("jpg", "png", "exr"))
True
🔸Диапазон поиска
Вторым аргументом можно передать индекс символа с которого следует начать сравнение, а третий аргумент это индекс последнего символа.
>>> ".filename.ext".startswith("file", 1)
True
>>> "file_###.ext".endswith('#', 0, -4)
True
Индексы можно указать отрицательными, что означает отсчёт с конца.
#trics#basic
📌xAI уволила 500 универсальных аннотаторов и вместо них в 10 раз увеличивает число специализированных AI-туторов.
xAI меняет стратегию обучения Grok. Вместо сотен универсальных аннотаторов компания делает ставку на специалистов-экспертов и увеличивает их команду в 10 раз.
Это означает переход от широкой разметки «на все темы» к глубокой проработке сложных областей — математики, кода, финансов и безопасности.
👉 Grok постепенно перестаёт быть универсальным чат-ботом и превращается в экспертного ассистента, ориентированного на критические задачи, где особенно важна точность и надёжность.
Плюс - рост качества там, где ошибки недопустимы.
Минус - возможное снижение качества в бытовых и повседневных темах.
🟠Источник: Business Insider
businessinsider.com/elon-musk-xai-layoffs-data-annotators-2025-9
🟠Вакансия в Х: https://x.com/i/jobs/1845336351098667008
@ai_machinelearning_big_data
#xAI#Grok#AI#DataAnnotation#AITutors#ElonMusk
👓Report Raises Privacy Concerns Over Data Annotation for Meta Smart Glasses
A media investigation reports that workers reviewing data for Meta have watched sensitive footage recorded by Ray-Ban Meta smart glasses, including videos showing people in private situations such as using the bathroom or changing clothes. The report is based on interviews with more than 30 employees of Sama, a contractor from Kenia providing data annotation services for Meta’s AI systems. According to interviewed workers, some videos captured by the smart glasses showed intimate scenes, including people having sex or partners leaving bathrooms unclothed.
The investigation was conducted by Svenska Dagbladet, Göteborgs-Posten, and journalist Naipanoi Lepapa. Employees cited in the report said reviewing such content created discomfort but was part of their assigned annotation work. The report describes a continuous flow of potentially privacy-sensitive material being processed for training and improving Meta’s AI systems.
Meta confirmed that content shared with its AI services may be reviewed by contractors to improve user experience. According to the company’s privacy policies, photos, videos, voice recordings, and transcripts generated through interactions with Meta AI or cloud processing on its smart glasses may be analyzed using machine learning and human reviewers, including third-party vendors.
#AIPrivacy#DataAnnotation#AIGovernance#AIethics#SurveillanceTech#WearableAI#PlatformResponsibility