TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #309 · 2 фев.

Метод строки split() разделяет строку на несколько строк по указанному символу >>> "a_b_c".split('_') ['a', 'b', 'c'] Можно указать максимальное количество разделений >>> "a_b_c".split('_', 1) ['a', 'b_c'] Или резать с другой стороны с помощью rsplit() (right split) >>> "a_b_c".rsplit('_', 1) ['a_b', 'c'] А что будет если оставить аргументы пустыми? >>> "a_b_c".split() ['a_b_c'] Получаем список с одним элементом, потому что по умолчанию используется пробельный символ. >>> "a b c".split() ['a', 'b', 'c'] То есть это равнозначно такому вызову? >>> "a b c".split(" ") ['a', 'b', 'c'] Кажется да, но нет! Давайте попробуем добавить пробелов между буквами >>> "a b c".split(" ") ['a', '', '', 'b', '', '', 'c'] И вот картина уже не так предсказуема 😕 А вот что будет по умолчанию >>> "a b c".split() ['a', 'b', 'c'] Всё снова красиво! 🤩 По умолчанию в качестве разделителя используется любой пробельный символ, будь то табуляция или новая строка. Включая несколько таких символов идущих подряд. А также игнорируются пробельные символы по краям строки. >>> "a\t b\n c ".split() ['a', 'b', 'c'] Аналогичный способ можно собрать с помощью регулярного выражения. Но пробелы по краям строки придется обрабатывать дополнительно. >>> import re >>> re.split(r"\s+", ' a b c '.strip()) ['a', 'b', 'c'] Здесь тоже можно указать количество разделений >>> re.split(r"\s+", 'a b c', 1) ['a', 'b c'] А что если мы хотим написать красиво, то есть split() без аргументов, но при этом указать количество разделений? В этом случае первым аргументом передаём None >>> "a\n b c".split(None, 1) ['a', 'b c'] Данный метод не учитывает строки с пробелами, взятые в кавычки 'a "b c" '.split() ['a', '"b', 'c"'] Но для таких случаев есть другие способы. #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #activeinference

当前筛选 #activeinference清除筛选
Культурный

@culturnyy · Post #11751 · 27.07.2024 г., 04:52

👋«Контролируемая галлюцинация»: три концепции, объясняющие принципы работы мозга и жизни Последнее десятилетие подарило нам ряд теорий, которые спрессовали междисциплинарный опыт поколений ученых в доступные пониманию конструкции. Восприятие, когнитивные искажения, адаптивные стратегии — все имеет общий принцип. Ознакомительную, user-friendly версию трёх передовых концепций, которые помогают понять, как работает мозг и всё живое, предлагает вашему вниманию Пётр Борисов, попутно рассказывая, как теория когнитивного диссонанса повлияла на изучение механизмов работы восприятия, чем эти механизмы напоминают принципы работы бюрократического аппарата и почему мы живем в мире «контролируемой галлюцинации». Чтобы быстро и гибко действовать в нестабильном и шумном мире, мозг должен стать мастером предсказаний — скользить по волнам зашумленной и неоднозначной сенсорной стимуляции, стараясь обогнать её. Опытный сёрфер держится в так называемом “кармане”: близко, но чуть впереди того места, где волна начинает “ломаться”. Она несёт тебя, но не ловит. У мозга такая же задача. Непрерывно пытаясь предсказать входящий сенсорный сигнал мы получаем возможность изучать мир вокруг нас, думать и действовать в нём …все живое является генератором прогнозов о состояниях окружающего мира, находящимся в процессе самоподдержания и самоорганизации путем отграничения себя от среды и минимизации ошибки своих прогнозов. #brain#activeinference#neuro