@MEXC_FairPrice_Spreads · Post #1262 · 09.02.2026 г., 01:23
#CAI | 13.20% | SHORT🔴 Last Price: 0.0463 Fair Price: 0.0409 Max Leverage: 20x Max Size: 55.56$ MEXC Fair Price Spreads
Hashtags
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: #cai
@MEXC_FairPrice_Spreads · Post #1262 · 09.02.2026 г., 01:23
#CAI | 13.20% | SHORT🔴 Last Price: 0.0463 Fair Price: 0.0409 Max Leverage: 20x Max Size: 55.56$ MEXC Fair Price Spreads
Hashtags
@MEXC_FairPrice_Spreads · Post #1024 · 02.02.2026 г., 09:13
#CAI | 13.67% | LONG🟢 Last Price: 0.0562 Fair Price: 0.0651 Max Leverage: 20x Max Size: 67.44$ MEXC Fair Price Spreads
Hashtags
@BinanceAlphaAirdropTracker · Post #521 · 12.01.2026 г., 07:58
⏰#CAI Claim with minimum 252 pts starts in about 2 minutes 🎁 Airdrop: 40 $CAI ($NotAvailable)
Hashtags
@WangZhuanZhan · Post #34516 · 28.10.2024 г., 12:55
C-c彩c桥q- 彩桥 (1982) 直达链接:https://pan.quark.cn/s/a016840f82fb #彩桥 #Cai qiao 链接:https://link3.cc/sf_com #电影#爱情#内地#80年代
@ai_and_law · Post #197 · 22.12.2023 г., 08:04
CAI Unveils Public "Zero Draft" for AI Framework Convention Greetings AI & Law community! The European Committee on Artificial Intelligence (CAI) has announced the public release of the revised "Zero Draft" Framework Convention on Artificial Intelligence, Human Rights, Democracy, and the Rule of Law. Key Points: 1️⃣ The "Zero Draft" serves as the foundational document for drafting the Framework Convention and is not the final outcome of CAI negotiations. 2️⃣ A Consolidated Working Draft has been prepared based on the first reading of the revised Zero Draft, containing preliminary agreements and proposals for further negotiations. 3️⃣ The text which is not in brackets and in red font is considered to be preliminarily agreed. 4️⃣ The CAI Bureau has decided to make this document public, providing transparency into the ongoing process. The recently released Draft Framework Convention, based on outcomes from the second reading, will be the focal point for the upcoming 9th Plenary meeting. Notably, provisions under negotiation include the Scope, Risk and impact management framework, and the Conference of the Parties. #AIlaw#CAI#AIregulation#FrameworkConvention#TransparencyInAI
@githubtrending · Post #15481 · 09.02.2026 г., 11:30
#go#actions#cai#ci#claude_code#codex#copilot#gh_extension#github_actions GitHub Agentic Workflows let you write simple markdown instructions in natural language to automate repo tasks like triaging issues, fixing CI failures, generating reports, and improving code—running safely as GitHub Actions with AI like Copilot or Claude. Strong guardrails ensure read-only access by default, sandboxed execution, and human-reviewed outputs via pull requests. This saves you time on repetitive work, boosts efficiency with adaptive AI decisions, and keeps everything secure without complex YAML coding. https://github.com/github/gh-aw