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: #aipolicies

当前筛选 #aipolicies清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #67 · 26.07.2023 г., 07:04

Unveiling the Future of AI: OECD's Expert Group on AI Futures Hello, AI & Law community! The Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) has established a brand new Expert Group on AI Futures to tackle the challenges arising from the rapid advancements in artificial intelligence systems. This initiative aims to provide valuable insights into the future of AI, empowering governments to develop proactive and effective AI policies. The group is intended to provide insights on: 1️⃣ key milestones for possible future developments in advanced AI systems; 2️⃣ various risks associated with each milestone; 3️⃣ best practices in AI safety; 4️⃣ scenarios about AI’s future; and 5️⃣ suggested policy approaches to mitigate future risks while harnessing the benefits of AI. #AI#AIInsights#FutureofAI#AIpolicies#OECD

AI & Law

@ai_and_law · Post #163 · 13.11.2023 г., 08:04

NIST Launches Consortium to Shape US AI Policies Hello, everyone! The National Institute of Standards and Technology (NIST) has initiated a consortium to address AI development and deployment challenges. The collaboration seeks to establish policies and measurements that prioritize human-centric AI safety and governance in the United States. The consortium will work on various aspects, including creating measurement and benchmarking tools, policy recommendations, red-teaming efforts, psychoanalysis, and environmental analysis. This move comes in response to an executive order issued by US President Joseph Biden, which introduced six new standards for AI safety and security. While other regions have been more proactive in regulating AI systems, the US is catching up. The AI consortium represents a significant step in shaping the future of AI policies in the United States through collaboration between government bodies, non-profits, universities, and tech companies. #NIST#AIConsortium#AIPolicies#USAIRegulation