@eco_cn · Post #29890 · 13.03.2026 г., 01:18
浑水创始人Carson Block预计,AI冲击下,未来三年内美国15%的知识工作者岗位将消失。核心担忧在于,一旦失业率上升压缩401(k)等退休账户的资金流入,甚至迫使失业工人提前动用储蓄,股市将面临持续的资金流出压力,届时"没有人来接这把下落的刀"。 #美股#401K
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #401k
@eco_cn · Post #29890 · 13.03.2026 г., 01:18
浑水创始人Carson Block预计,AI冲击下,未来三年内美国15%的知识工作者岗位将消失。核心担忧在于,一旦失业率上升压缩401(k)等退休账户的资金流入,甚至迫使失业工人提前动用储蓄,股市将面临持续的资金流出压力,届时"没有人来接这把下落的刀"。 #美股#401K
@eco_cn · Post #30307 · 31.03.2026 г., 01:28
美国劳工部拟推“安全港”新规化解诉讼风险,助私募信贷与另类投资进入14.2万亿美元401(k)市场,打破投资壁垒。 #信贷危机#401K
@ethereumglobalnews · Post #1505 · 07.12.2025 г., 05:28
#TomLee#以太坊 是未来10年重大机会? #USpolicy#ETH#Trump#401k ——— $ETH 免費分析週末重點整理視頻 ✅Chat: @Web3NewsInsight 🦂 👇Tip👇讚 或點擊進行💎資源搜索👇
@ethereumglobalnews · Post #994 · 16.10.2025 г., 02:58
🇺🇸【 美國議員提案,擬將川普行政命令正式立法401(k) 納入加密資產 】#TroyDowning 推出新法案,計劃將總統川普前期的行政命令正式入法 #美國立法#退休投資#401k#加密資產納入#川普政策 🤣 以太區塊鏈新聞 🗓 2025-10-16 EthereumGlobalNews 💵#政策動向追蹤
@emagzinewspars · Post #9460 · 03.11.2025 г., 03:27
#The_Bloomberg🇺🇸📕[PDF]⬇️ #November2025 #Monthly_Magazines For learning, for free(dom). @backupofmagazines This issue pits #GavinNewsom against a shifting #USPolitics map while probing the supposed #AIBubble, from frothy valuations to real-world productivity. A climate-forensics read asks whether #CloudSeeding worsened Dubai’s deadly storm—at the nexus of #ExtremeWeather and #ClimateChange. The geo-economics file tracks India’s wobbling investments, China’s expanding #Ports, and weaponized #SupplyChains. For investors, the issue weighs #ETFs, #401k tweaks, #BigTech concentration risk, and hedges in #Europe and #Gold. Lifestyle detours sample Utah powder and the dive-bar revival. It’s a brisk tour of power, money, and culture in a volatile world. #Markets#Investing#Energy#MiddleEast#Africa#Healthcare#Birkenstocks