TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки
Назад кон каналите

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #32 · 7 фев.

Погледај објаваПогледај оригинал

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

Hashtags

#define#tricks
Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #fakecitations

当前筛选 #fakecitations清除筛选
English Law Report

@enlawreport · Post #1947 · 27.02.2026 г., 08:05

Најди сличноПогледај

Проблема «фейковых» ссылок из плоскости курьёзов окончательно перешла в институциональную повестку. Civil Justice Council создал рабочую группу по использованию AI при подготовке судебных документов и прямо допустил возможность корректировки процессуальных правил. Повод понятен. В судах Англии и Уэльса уже всплывали случаи, когда в документах появлялись «галлюцинированные» прецеденты. То есть ссылки на дела, которых просто не существует. И ключевой тезис, который прозвучал из уст Lord Justice Birss, предельно жёсткий: проблема не в технологии, а в юристах, которые не проверяют то, что подают от своего имени. Персональная ответственность никуда не делась. Если документ подписан вами, он ваш. Независимо от того, писал ли его стажёр, AI или вы сами в три часа ночи. Интересно, что судьи уже получили доступ к large language model инструментам на своих рабочих компьютерах. Более того, обновлены гайдлайны для судебной власти: в них прямо объясняются понятия вроде «hallucination» и «AI agent», а также даются советы, как распознать тексты, сгенерированные машиной. Это важный сигнал. Судебная система не собирается отставать, но хочет контролировать процесс. В ходе дискуссии на London International Disputes Week прозвучала ещё одна показательная мысль. AI может быть полезен, например, для суммаризации документов. Но только при одном условии: вы сами прочитали исходный текст. Использовать AI для краткого изложения документа, который вы даже не открывали, Birss назвал безумием. И в этом, по сути, вся философия будущего регулирования. Рабочая группа должна в ближайшее время опубликовать terms of reference. Уже сейчас предполагается, что могут потребоваться «некоторые корректировки» правил, в том числе в части practice direction по свидетельским показаниям. Это логично: если AI вмешивается в формирование фактического нарратива, вопрос уже не только в удобстве, а в достоверности доказательства. Практический вывод для практикующих юристов очевиден. Эра, когда можно было относиться к AI как к безобидному черновику, закончилась. В английском процессе ключевой фильтр остаётся прежним: готов ли ты поставить своё имя под этим текстом и защитить каждую ссылку в нём перед судом. Если нет, проблема не в алгоритме. Системно это начало большого сдвига. Судебная власть берёт на себя лидерство в формировании стандартов обращения с AI. И, скорее всего, нас ждёт не запрет, а тонкая настройка правил с усилением персональной ответственности и процессуальной прозрачности. #EnglishLawReport#CivilProcedure#AIandLaw#FakeCitations#CJC#LitigationStrategy#LegalEthics

Hashtags

#englishlawreport#civilprocedure#aiandlaw#fakecitations#cjc#litigationstrategy#legalethics