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: #colossus

当前筛选 #colossus清除筛选
TONlines – News

@tonlines · Post #7214 · 14.05.2025 г., 14:32

swap.coffee and Colossus Integration Announcement #Colossus#DEX swap.coffee channel has announced the integration with Colossus, a DEX with concentrated liquidity developed by the Titan team. This enhancement offers users improved routing and better prices, adding more value to every swap. Source: link @tonlines

科技&趣闻&杂记

@kejiqu · Post #3767 · 18.09.2025 г., 09:17

马斯克“巨硬计划”新动作曝光:从 0 建起算力集群,6 个月完成 OpenAI & 甲骨文 15 个月的工作 马斯克旗下 xAI 正在推进“巨硬计划”(MACROHARD),该项目旨在构建 AI 算力集群 Colossus II。 仅用时6个月便完成了200MW供电规模的算力集群建设,可支持11万台英伟达GB200 GPU。Colossus II 于2025年3月启动,预计最终将部署超过55万个GPU,峰值功率需求超过1.1吉瓦,并计划扩展至100万个GPU。xAI 通过租赁燃气涡轮机、收购发电厂以及部署特斯拉Megapack电池储能系统等方式解决电力需求。马斯克亲自参与项目,并将巨硬计划视为特斯拉的关键组成部分,用于优化自动驾驶、工厂自动化和机器人。Colossus I 曾是规模最大的 AI 训练算力集群。IT之家 🏷#马斯克#Colossus#II#AI 📢频道👥群组📝投稿