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 1 слични објави

Пребарај: #beautytech

当前筛选 #beautytech清除筛选
АПИК

@apikrussia · Post #2362 · 04.08.2025 г., 13:33

😉Роботы делают маникюр, алгоритмы смешивают краску, 3D-сканеры снимают мерки: где автоматизация уже работает Автоматизация в сфере красоты и моды уже прочно вошла в реальность. Вот что реально используется сегодня. 💅Роботизированный маникюр 10Beauty создала машину The 10 — устройство, которое полностью автоматизирует маникюр: от снятия покрытия и обработки кутикулы до нанесения лака и сушки. Дизайн и инженерия — от Whipsaw, устройство отмечено в Fast Company как прорыв в nail-индустрии (Whipsaw,Fast Company). Для дома идёт другая линия — устройство Nimble. Оно сканирует ногти, дозирует лак, красит и сушит за 15–20 минут. Продукт стал лауреатом CES Innovation Awards 2024, показывая, что автоматизация уходит в быт. 😂Окрашивание волос L’Oréal выпустила Colorsonic: картридж с краской, автоматическое смешивание формулы и равномерное нанесение аппликатором. Меньше ошибок и стабильный результат. 🔄AR-примерка цвета волос В Лондоне работал Amazon Salon: клиент выбирал цвет в приложении, а AR-зеркало показывало результат ещё до покраски. Репортажи подтверждали реальную работу AR-примерки — Business Insider,The New Yorker. 🤖3D-снятие мерок и персонализация 3DLOOK создаёт цифровую модель фигуры по фото и строит выкройки. Для потребителей есть решения вроде ZOZOFIT, которые сканируют тело дома. В исследованиях появляются пайплайны «скан — лекало — автоматический крой», пример — GitHub-проект. Роботы в пошиве Sewbo предложил жёстчить ткань для прошивки манипулятором. В академической среде продолжают эксперименты, пример — обзор на arXiv (2025). Что это даёт бизнесу ➡️быстрые простые услуги (робо-маникюр, дозированное окрашивание) ➡️меньше ошибок и отходов (картриджи, дозаторы) ➡️уверенность клиента через AR-примерку ➡️персонализация одежды по цифровым меркам ⚡️Где пока границы Роботы берут на себя базовые операции: однотонное покрытие, смешивание краски, крой по лекалу. Творческие задачи — нейл-арт, сложные стрижки, точная посадка одежды — остаются за человеком. Но тренд очевиден: машина берёт рутину, человек — творчество и контроль качества. #ai#beautytech#fashiontech#маникюр#автоматизация#роботы#AR#3Dсканирование#AIxBeauty