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: #aiinbusiness

当前筛选 #aiinbusiness清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #72 · 01.08.2023 г., 07:04

Navigating the Future of AI Governance: IAPP Introduces AIGP Certification Hello, AI enthusiasts! Exciting news from the International Association of Privacy Professionals (IAPP)! They have released the Artificial Intelligence Governance Professional Body of Knowledge (BoK), a foundational document for the upcoming AIGP certification and training. This certification presents a brand new learning opportunity for legal professionals in the AI domain: 🔹 A Path to Safe and Trustworthy AI: The BoK outlines the knowledge and skills required for AI governance professionals to guide AI implementation responsibly. 🔹 A Living Document for an Ever-Changing Landscape: In a rapidly evolving world, updates to the BoK will be reviewed every six months to ensure it remains up-to-date. 🔹 Empowering Professionals for New Responsibilities: As generative AI increasingly integrates into business operations, organizations face both excitement and concern. The BoK equips professionals from diverse backgrounds to navigate legal and ethical challenges and take a proactive approach to risk mitigation. 🔹 A Collaborative Effort: The BoK is the result of a remarkable collaboration between the IAPP and leading voices from privacy, law, ethics, academia, computer science, and more. 🔹 Elevating AI Governance Professionals: With AI initiatives becoming integral to various organizations, privacy professionals are well-positioned to take the lead. The AIGP certification empowers them to gain the necessary knowledge and expertise to excel in AI governance roles. It's a wonderful new opportunity for legal professionals to advance their expertise in the exciting field of AI! #AIandLaw#AIRegulation#IAPP#DigitalEthics#AIinBusiness#AIcertification

ИИ распространяется не по годам, а по минутам и он уже в Казахстане! Cогласно отчету по ИИ в Казахстане (Rise and etc, 2026), за последние годы рынок искусственного интеллекта вырос очень заметно. Венчурные инвестиции в AI-стартапы увеличились более чем в 5 раз, с $14 млн до $73+ млн. Более того, Казахстан поставил цель: обучить не менее 1 млн человек работе с ИИ к 2029 году. И половина пути уже пройдена — базовый этап прошли уже более 500 000 человек Что это означает для бизнеса? В эпоху ИИ выигрывают те компании, которые: быстрее автоматизируют рутину и процессы используют данные как реальный стратегический актив развивают AI-навыки у всей команды, а не «держат это на айтишниках» ИИ уже меняет рынок труда: ~54% рабочих мест будут усилены генеративным ИИ ~41% — почти не будут подвержены изменениям ~5% — могут быть частично или полностью заменены.. Главный риск сегодня — не «не внедрили ИИ». Главный риск сейчас, что команда не готова: нет навыков, понимания, привычки работать с инструментами и данными. Если смотреть шире, ИИ уже стал крупнейшим инфраструктурным проектом нашего времени — примерно как интернет в прошлом веке. Те, кто встроится в эту инфраструктуру сейчас, заберут рост первыми. Остальные рискуют остаться «за бортом» В Product Masters мы как раз помогаем командам двигаться в этом направлении: ML / AI Engineering + внедрение ИИ в реальные процессы от продажь до аналитики данных Если интересно — напишите «AI» в директ, и мы отправим программу #AI#ArtificialIntelligence#Kazakhstan#DigitalTransformation#AIinBusiness#ProductMasters#FutureOfWork