TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #32 · 7 фев.

Скорее всего уже слышали, что складывать строки через + это плохая практика. Падение производительности, и всё такое. Без лишних слов, давайте измерять: from timeit import timeit def t1(): # складываем 10 строк через + из переменной t = 'text' for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t2(): # склеиваем список строк через метод join arr = ['text'] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t3(): # складываем через + но не из переменной а непосредственно инлайн объекты for _ in range(1000): s = 'text' + 'text' + 'text' + ... # всего 10 раз Теперь каждую строку склейки запустим по 10М раз >>> timeit(t1, number=10000) 0.21951690399964718 >>> timeit(t2, number=10000) 1.4978306379998685 >>> timeit(t3, number=10000) 0.2213820789993406 Хм, а нам говорили что через "+" это плохо и медленно ))) 😁 Тут стоит учитывать, что речь идёт о склейке множества длинных строк. Давайте изменим условия: def t4(): t = 'text'*100 for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t5(): arr = ['text'*100] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t6(): for _ in range(1000): s = 'text'*100 + 'text'*100 + ... # всего 10 раз >>> timeit(t4, number=10000) 12.795130728000004 >>> timeit(t5, number=10000) 2.642637542999182 >>> timeit(t6, number=10000) 0.2184546610005782 Вот, уже другой разговор, сразу видна разница, в среднем в 6 раз. Но погодите, почему последний тест t6() по скорости такой же как и t3()? Ведь строки теперь в 100 раз длиннее! Это вопросы оптимизации кода, какие простые изменения ускоряют или замедляют выполнение программы. Мы столкнулись с примером обхода обращения к переменной. Например, именно так работает директива #define в С++, во время компиляции подставляя значение переменной вместо ссылки на неё. В Python это тоже работает, но часто ли вы сможете встретить такой способ работы со строками? К сожалению, способ почти только теоретический. В целом, тесты показали то, что мы хотели. Делаем выводы самостоятельно. Полный листинг 🌍 #tricks

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #3dmodeling

当前筛选 #3dmodeling清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8558 · 16.09.2025 г., 13:04

⚡️Релиз Hunyuan3D 3.0 Новая версия обеспечивает в 3 раза более высокую точность 3d-генерации , геометрическое разрешение 1536³ и 3.6 миллиарда вокселей для создания моделей с ультра-HD детализацией. Ключевые улучшения: ▪ Генерация лиц с реалистичными контурами и естественными позами, что делает модели максимально правдоподобными. ▪ Точная реконструкция сложных структур из изображений благодаря многоуровневой стратегии генерации, позволяющей улавливать скрытые детали. ▪ Повышенная чёткость и профессиональная детализация: улучшенное качество текстур и корректное выравнивание для визуализаций, близких к оригинальному дизайну. Доступен бесплатный доступ через Hunyuan 3D AI Engine (20 генераций). Решение интегрировано в Tencent Cloud API. Попробовать можно здесь: https://3d.hunyuan.tencent.com @ai_machinelearning_big_data #Hunyuan3D#Tencent#3Dmodeling#AI#UltraHD

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3408 · 18.12.2024 г., 12:10

CLO Virtual Fashion Raises $34.81M CLO Virtual Fashion successfully raised $34.81 million in funding, with a funding round occurring on December 16, 2024. For more information, visit their website: CLO Virtual Fashion. #Funding#CLOVirtualFashion#Investment#Fashion#Tech#3DModeling#VirtualReality#FashionTech#Innovation#Startup#TechFunding#Capital#December2024#Growth#Industry#Development#Design#FashionIndustry#DigitalFashion