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: #streamingfraud

当前筛选 #streamingfraud清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #394 · 11.09.2024 г., 07:04

Criminal Indictment Exposes $10 Million AI Music Streaming Fraud In a groundbreaking case, a North Carolina musician, Michael Smith, has been indicted for orchestrating a massive streaming fraud scheme that allegedly exploited AI-generated tracks to rake in over $10 million in royalties. This marks the first criminal case involving artificially inflated music streaming, highlighting the emerging risks as AI tools become more embedded in the music industry. Smith is accused of partnering with an AI music company to create a vast library of tracks, which he then fraudulently boosted using a network of bot accounts across major platforms like Spotify, Apple Music, and YouTube Music. The complex scheme, which began in 2017 and continued through 2024, involved deceiving distributors, financial institutions, and even the Mechanical Licensing Collective (MLC), which eventually caught on and halted royalty payments. This case underscores the growing challenge of maintaining integrity in the digital music ecosystem as AI continues to evolve. As the DOJ takes action, the music industry must ramp up efforts to detect and prevent such fraudulent activities to protect legitimate creators and maintain trust in digital platforms. #AI#MusicIndustry#StreamingFraud#DigitalLaw#Copyright