TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #273 · 26 јул.

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

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #digitalgovernance

当前筛选 #digitalgovernance清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #546 · 10.04.2025 г., 07:04

🇪🇺📖Algorithmic Management in the EU: A Structural Shift in Labor Governance The European Commission’s Directorate-General for Employment has released a study on algorithmic management (AM), offering the most comprehensive analysis to date of how digital systems are transforming workforce governance. Covering everything from recruitment and task allocation to performance evaluation and contract termination, the study shows that around 25% of EU enterprises — especially large private companies — are already using AM tools, with adoption expected to rise by 3–6% annually over the next decade. This multi-year research project, developed with input from social partners, academics, and industry leaders, highlights both operational efficiencies and significant legal and ethical challenges. Among them: threats to worker privacy, diminished autonomy, lack of transparency, and deskilling. While current EU legislation — including GDPR and anti-discrimination directives — offers partial coverage, the study identifies critical regulatory gaps. As algorithmic oversight becomes embedded in everyday management, the findings make one thing clear: governance must evolve just as fast as the technology it aims to regulate. #AIandLaw#EURegulation#DigitalGovernance