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: #foia

当前筛选 #foia清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #474 · 27.12.2024 г., 08:04

Transparency in AI and Asylum Decisions: A Legal Challenge Harvard Law Clinic and Jenner & Block LLP have filed a lawsuit on behalf of Refugees International, seeking transparency into the US Department of Homeland Security’s use of AI in asylum adjudications. The case arises from a Freedom of Information Act (FOIA) request submitted in 2022, which has yet to yield answers. The request focuses on the Asylum Text Analytics (ATA) tool, which uses machine learning to detect "plagiarism-based fraud" in asylum applications. Concerns include the tool’s training methodology, its impact on pro se and non-English-speaking applicants, and whether flagged applications receive fair consideration. Critics warn that unregulated AI use risks compounding systemic biases rather than ensuring fairness. This legal battle underscores the urgent need for transparency in deploying AI tools that affect fundamental rights. How AI operates in life-altering decisions should never remain in the shadows. #AI#Asylum#AIEthics#Transparency#FOIA

Afshin Rattansi

@afshinrattansi · Post #27531 · 28.04.2026 г., 18:43

Since 2015 (11 years now!), I've been fighting a trench warfare to obtain the full documentation on Julian #Assange and the @WikiLeaks journalists from 4 governments: #US,#UK, #Australia and #Sweden, through #FOIA litigation. Docs like this: https://t.co/ukjojjotfB — Stefania Maurizi (@SMaurizi) Apr 28, 2026 April 28, 2026 at 01:16PM via Twitter https://twitter.com/SMaurizi