@AprilNEALab · Post #72 · 14.08.2024 г., 11:10
https://fixupx.com/AprilNEA/status/1823678100577902882 #CICD 谁懂,爽爆了
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: #cicd
@AprilNEALab · Post #72 · 14.08.2024 г., 11:10
https://fixupx.com/AprilNEA/status/1823678100577902882 #CICD 谁懂,爽爆了
Hashtags
@mdcuzbekistan · Post #670 · 03.03.2023 г., 18:21
Github actions dan foydalanib CI/CD qilish Do'stlar, avvalgi mavzularimizda Windows server bilan to'g'ridan to'g'ri ishlab, .NET ilovalarimizni deploy qilishni ko'rib chiqdik. O'ylaymizki, siz CI/CD haqida eshitgansiz. Masalan, Heroku servislaridan deployment uchun foydalangansiz, esingizda bo'lsa u yerda CI/CD sozlamalari qilingan edi. Ya'ni github/gitlab/azuredevops ga push qilish orqali, loyihamiz avtomatik tarzda build -> test -> deploy -> run bo'lardi. Ushbu mavzuni kengroq o'rganishimiz uchun Abduvohid ustozni mahorat darsimizga taklif qildik. Barchangizni ushbu mahorat darsida kutib qolamiz. Kirsangiz xursand bo'lamiz, kirmasangiz hafa bo'lish yo'q ) Sana: 5-mart, 20:00 Havola: Zoom Speaker: Wahid Abduhakimov #githubactions#deployment#cicd .NET Uzbekistan Community ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ Telegram | Instagram | Youtube
Hashtags
@venturevillagewall · Post #3454 · 19.12.2024 г., 13:55
Replexica Secures $500K Funding Replexica has successfully raised $500K in funding on December 4, 2024. The company specializes in advanced AI localization for applications, enhancing the CI/CD process to enable faster shipping and increased customer acquisition. #Replexica#Funding#AI#Localization#Apps#CICD#Tech
@githubtrending · Post #14768 · 31.05.2025 г., 12:00
#typescript#ci#ci_cd#cicd#evaluation#evaluation_framework#llm#llm_eval#llm_evaluation#llm_evaluation_framework#llmops#pentesting#prompt_engineering#prompt_testing#prompts#rag#red_teaming#testing#vulnerability_scanners Promptfoo is a tool that helps developers test and improve AI applications using Large Language Models (LLMs). It allows you to **test prompts and models** automatically, **secure your apps** by finding vulnerabilities, and **compare different models** side-by-side. You can use it on your computer or integrate it into your development workflow. This tool helps you make sure your AI apps work well and are secure before you release them. It saves time and ensures quality by using data instead of guessing. https://github.com/promptfoo/promptfoo