В стандартном модуле random есть две очень похожие функции
random.randint()
random.randrange()
Обе возвращают случайное значение из указанного диапазона
>>> random.randint(10, 20)
12
>>> random.randrange(10, 20)
17
В чем же отличие?
Дело в том что у randrange() есть третий параметр step.
randint() действительно возвращает случайное число из указанного диапазона.
randrange() на первый взгляд делает тоже самое если передать также два параметра.
Но есть указать еще и step то наш диапазон усложняется, то есть в него попадёт не полный ряд значений.
Например, я хочу получить случайное значение из диапазона но только чётное число. Тогда достаточно сделать так:
>>> randrange(10, 20, 2)
16
Таким образом получается что randint это частный случай randrange без указания параметра step.
Еще одно важное отличие в том, что randint() включает в диапазон второе значение а randrange() нет. То есть выражение randrange(10, 20) никогда не вернёт 20, а randint(10, 20) вернёт.
#tricks#basic
Codex Chronicle research preview
https://x.com/thsottiaux/status/2046291546325369065
Codex 今天更新了预览研究记忆功能,直接利用屏幕的上下文来改善和增强记忆,结合 Computer Use 插件 Combo,真正能够随时如意地看到和操纵你的电脑,加速自动化。
设置的个性化中开启。目前早起测试消耗大,不过今天也重置了 quota。现在面向 PRO 及 Mac 用户开放。
Context 重要性毋庸置疑,是所有所见所得。这个操纵最开始使用 AI 语音软件 VoiceInk 的时候貌似也有屏幕上下文的概念。
#codex
⚡️Скоро новости будут выглядеть так:
— Сегодня вышло 3 SOTA-модели
— Пока вы читали этот твит, они уже устарели
OpenAI выпустили GPT-5.3-Codex
Модель лучше справляется со сложными задачами разработки и может долго вести большие проекты без потери контекста.
Это полноценный агент, который может планировать шаги, работать с инструментами и действовать в реальном рабочем окружении.
Работает быстрее предыдущей версии и при этом сильнее в рассуждениях.
Подходит не только для кода, но и для анализа, исследований, документации и продуктовых задач вокруг разработки.
OpenAI фактически использовали Codex,чтобы создавать сам Codex - модель участвовала в собственном цикле разработки.
https://openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex/
@ai_machinelearning_big_data
#openai#codex
✴️OpenAI снова перевыпустили Codex, теперь как нативное приложение под Мак
Здесь можно вести несколько задач параллельно, изолируя изменения каждого агента через worktrees, собирать «навыки» из ваших инструментов и правил, а также запускать автоматизации по расписанию — всё в одном месте.
Из коробки доступны ключевые сценарии:
• Многозадачность без конфликтов. Работайте с несколькими агентами параллельно, а изменения держите изолированно с помощью worktrees.
• Навыки (Skills) как переиспользуемые блоки.Пакуйте инструменты и договорённости в готовые способности и подключайте их в проекты за минуты.
• Фоновые автоматизации.Делегируйте рутину: настраивайте запланированные воркфлоу, которые крутятся в фоне без вашего участия.
Доступность и лимиты: Codex уже доступен на macOS; Windows — скоро. На ограниченное время Codex входит в ChatGPT Free и Go, а для Plus/Pro/Business/Enterprise/Eduудвоены лимиты — в приложении, CLI, IDE-расширении и в облаке.
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#chatgpt#codex
™️Codex 0.40.0: GPT-5-Codex по умолчанию и умнее работа с контекстом
Перевод с англ. Обновление Codex 0.40.0 сосредоточено на стабильности и удобстве девелоперов: модель GPT-5-Codex теперь по умолчанию, контекст автоматически «компактится» при больших объёмах, лимиты прозрачно видны, а код-ревью стало гибче.
Что изменилось:
🟡Default-модель: теперь GPT-5-Codex.
🟡Авто-compaction: для GPT-5-Codex срабатывает при 220k токенов.
🟡/status: показывает usage limits.
🟡Новые /review: ревью конкретного коммита, против базовой ветки или по кастом-инструкциям.
🟡MCP таймаут:60 c по умолчанию; настраивается в config.toml через tool_timeout_sec для каждого MCP-сервера.
Подробнее в релизе:GitHub — Codex v0.40.0
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#chatgpt#codex