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 2 слични објави

Пребарај: #lpu

当前筛选 #lpu清除筛选
经济信息联播

@eco_cn · Post #30006 · 18.03.2026 г., 03:41

在GTC 2026主题演讲结束后,英伟达CEO黄仁勋接受了Stratechery创始人Ben Thompson的专访: AI在过去一年跨越了一个关键门槛——推理能力的提升使模型首次开始产生真实的经济价值,而编程代理的爆发则是这一转变最清晰的体现。 生成式AI早期因幻觉问题难以商业化,而推理能力的引入使模型得以通过反思、检索与搜索实现"落地",进而从提供信息跃升为真正完成任务。"搜索是一项没有人付费的服务,原因在于获取信息的门槛不足以让人掏钱。 在技术层面,由Vera Rubin GPU处理高FLOP的注意力计算,由Groq的 #LPU 架构承担需要极高token速率与极低延迟的部分。 黄仁勋将AI代理的工具使用分为两类: 一类是结构化工具,包括CLI、API和数据库查询; 另一类是非结构化工具,包括需要模型通过多模态感知操作网页界面的PC端应用。#英伟达 在两条路径上均有布局。

经济信息联播

@eco_cn · Post #29990 · 18.03.2026 г., 01:25

华尔街点评GTC: #英伟达 GTC大会释放核心信号:AI算力的商业逻辑正在发生根本性重构——Token已成为新的大宗商品,而算力即收入。 美银认为,Blackwell系统相较上一代Hopper已实现每Token成本降低高达35倍,即将推出的Rubin系列有望在此基础上再降低2至35倍,这种持续压缩的Token成本曲线,是驱动需求规模化扩张的根本动力。 高盛快评,价值高达1万亿美元的数据中心 #AIDC 营收订单,远超市场普遍预期,有助于消除投资者对于AI资本开支可能已达“峰值”的担忧。其次,英伟达推出了Groq的LPX机架系统,此举进一步巩固了对推理市场的战略承诺。 郭明錤:2026至2027年 #LPU 出货量预计达400至500万台,较历史年产量暴增10倍。机架密度从64跃至256单元,背后的 #PCB 供应链同步迎来新周期——WUS印制电路或成最大赢家。