Binance Alpha Airdrop Tracker
@BinanceAlphaAirdropTracker · Post #114 · 31.07.2025 г., 01:59
⏰#GAIA FCFS Claim with minimum 200 pts starts in about 1 minute 🎁 Airdrop: 500 $GAIA ($41)
Hashtags
TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
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 6 слични објави
Пребарај: #gaia
当前筛选 #gaia清除筛选
Binance Alpha Airdrop Tracker
@BinanceAlphaAirdropTracker · Post #111 · 30.07.2025 г., 07:59
⏰#GAIA Claim with minimum 233 pts starts in about 1 minute 🎁 Airdrop: 500 $GAIA ($41)
Hashtags
Universe Mysteries 🪐
@cosmomyst · Post #511 · 21.11.2025 г., 12:21
🪐 As scientists plan for the future of interstellar travel, precision targeting has become a top priority, with research focusing on how to accurately send spacecraft toward stars like Alpha Centauri, over 4 light-years from Earth. To achieve this, astronomers use extremely detailed maps of nearby stars—created by ESA’s Gaia mission—which charts the exact positions and motions of more than a billion stars, allowing future probes to steer through space with unprecedented accuracy as they journey beyond our solar system. ✨ #spaceships⚡#navigation⚡#gaia⚡#nasa⚡#galaxy⚡#stars⚡#astronomy⚡#universe⚡#cosmos⚡#space 👉subscribe Universe Mysteries 👉more Channels
GitHub Trends
@githubtrending · Post #15145 · 14.09.2025 г., 13:00
#javascript#gaia#general_purpose#multiagent_systems#multimodel DeepResearchAgent is a smart system that uses a top-level planner to break down big tasks into smaller parts and assigns them to specialized agents like analyzers, researchers, and browser tools. It can deeply analyze data, do thorough research, and automatically gather up-to-date information from the web. It supports many AI models and tools, including image and video generation, and runs tasks efficiently with asynchronous operations. This system helps you get detailed, well-organized research results faster and with less effort by automating complex, multi-step tasks and combining many AI capabilities in one framework. https://github.com/SkyworkAI/DeepResearchAgent
GitHub Trends
@githubtrending · Post #15399 · 07.01.2026 г., 13:30
#python#agent#agent_framework#browsecomp#deep_research#futurex#gaia#hle#research_agent#search_agent#xbench MiroThinker v1.5 is the top open-source AI search agent with a 256K context window and up to 400 tool calls per task for deep web research, code execution, and multi-step reasoning. It leads benchmarks like HLE-Text (39.2%), BrowseComp (69.8%), and GAIA (80.8%), beating other free agents at low cost. You benefit by getting accurate, real-world research help—like finding arXiv papers or solving complex queries—faster and cheaper than paid tools, with full open-source access on GitHub and Hugging Face. https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker
Venture Village Wall 🦄
@venturevillagewall · Post #4020 · 29.01.2025 г., 13:00
Recent Funding Rounds Overview 🔍 Latest funding rounds: - Zhongke Era: $27.61M - R&D in industrial control tech. Learn more - EIGHT Brewing Co: $26M - Organic lager by Troy Aikman. Learn more - Oncomatryx: $26.30M - Precision drugs for cancer treatment. Learn more - Atomicwork: $25M - AI-based IT service management. Learn more - Manas AI: $24.60M - AI models for drug development. Learn more - Token Security: $20M - Machine-First Identity Security. Learn more - iPronics: $20.86M - Solid-state optical switches for AI. Learn more - Gaia: $14M - Improving IVF payments. Learn more - Astrome Technologies: $10M - 5G internet infrastructure. Learn more - Paytner Factoring: $8.97M - B2B payment services. Learn more Keep an eye on these innovative startups! #Funding#ZhongkeEra#EIGHTBrewingCo#Oncomatryx#Atomicwork#ManasAI#TokenSecurity#iPronics#Gaia#Astrome#Paytner#AI#VC