TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #254 · 11 јун.

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

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #litert

当前筛选 #litert清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8689 · 04.10.2025 г., 15:05

✔️GenAI прямо на устройстве: Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch с LiteRT-LM Google выпустили LiteRT-LM - фреймворк для запуска LLM прямо на устройстве (offline), с минимальной задержкой и без API-вызовов. Если вы пилите приложения, это полезная штука, потому что: - Работает на устройстве: нет задержек от удалённых серверов - Нет расходов на API - Дает доступ к Локальному GenAI 🔍 Основное - LiteRT-LM уже используется внутри Gemini Nano / Gemma в Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch. - Открытый C++ интерфейс (preview) для интеграции в кастомные решения. - Архитектура: Engine + Session • Engine хранит базовую модель, ресурсы - общий для всех функций • Session - контекст для отдельных задач, с возможностью клонирования, копирования “по записи” (Copy-on-Write) и лёгких переключений - Поддержка аппаратного ускорения (CPU / GPU / NPU) и кроссплатформенность (Android, Linux, macOS, Windows и др.) - Для Pixel Watch используется минимальный “pipeline” - только необходимые компоненты - чтобы уложиться в ограничения памяти и размера бинарей Google опенсорснули целый стек для запуска GenAI на устройствах: - LiteRT быстрый «движок», который запускает отдельные AI-модели на устройстве. - LiteRT-LM - интерфейс C++ для работы с LLM. Он объединяет сразу несколько инстурментов : кэширование промптов, хранение контекста, клонирование сессий и т.д. - LLM Inference API - готовые интерфейсы для разработчиков (Kotlin, Swift, JS). Работают поверх LiteRT-LM, чтобы можно было легко встраивать GenAI в приложения. 🟠Подробнее: https://developers.googleblog.com/en/on-device-genai-in-chrome-chromebook-plus-and-pixel-watch-with-litert-lm/ @ai_machinelearning_big_data #AI#Google#LiteRT#LiteRTLM#GenAI#EdgeAI#OnDeviceAI#LLM