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: #geminiai
@ChollazoExpres · Post #5911 · 19.01.2026 г., 15:00
💥Tablet Gemini AI Android 15 10 Pulgadas Potencia y versatilidad en tus manos con la Tablet Gemini AI Android 15 de 10 Pu ✅OFERTA: 99.99€ ❌ Antes: 329.99€ 💰Ahorras un 70%🔥 Almacenamiento ampliado, conexión ultrarrápida, calidad de imagen excepcional y 👉 Haz tuya la innovación ahora #rebajas#tabletandroid#ofertas#descuentos#geminiai 🛰️Oferta publicada en Tecnología
@semasci · Post #1080 · 24.04.2025 г., 05:33
Google DeepMind: как ИИ-гигант захватывает все фронты Пока OpenAI металась между моделями, облаками и попытками захватить рынок, Google ждал своего часа. 🕰️ Спокойно дорабатывая экосистему, вкладываясь в железо и собирая данные, гигант подошел к 2025 году с абсолютным преимуществом. Теперь их победа очевидна даже скептикам. 🔥Лидерство моделей ➡️Gemini 2.5 Pro — №1 в ключевых тестах: LMArena, GPQA Diamond, AIME. ➡️Gemini 2.5 Flash (скоро в релизе) — скорость и стоимость в разы лучше аналогов (даже DeepSeek). ➡️Gemma 3 — open source модель уровня Llama 4 и DeepSeek-v3 но компактнее. 🎯Интеграция в экосистему ➡️1 млн токенов контекста + доступ к Google Поиску, YouTube, Workspace. ➡️Миллиарды пользователей получат Gemini бесплатно через Android, Chrome, Gmail. 🛠️Не только LLM ➡️Veo 2 — топ в генерации видео. ➡️Project Astra (ассистент) и Mariner (взаимодействие с ПК) — прорыв в агентских системах. ➡️Google Workspaces (ранее G Suite) - все собрано в одном флаконе для корпоративного пользователя. ➡️Imagen 3 (изображения) и Lyria (музыка) — пока не топ в своих категориях, но явно догонят, так как были выпущены ещё в прошлом веке (в прошлом году, если быть точнее, но в ИИ это сравнимо с прошлым веком).. ⚡Железо и облака ➡️TPU Ironwood — чипы 7-го поколения для AI-инференса (конкурент Nvidia Blackwell и Huawei Ascend). ➡️Google Cloud + собственные серверы = независимость от Microsoft/AWS. 🆚Почему конкурентам не догнать? ➡️У OpenAI нет своего железа, облака и 2 млрд пользователей «из коробки». ➡️Anthropic зависит от AWS, а Meta сосредоточена на open source, а не продуктах. ➡️Илон Маск с Grok-3 хорошо продаёт полеты на Марс, но у него проблемы с железом (StarGate только стартует). ➡️Apple кажется просто отстал на повороте... ➡️Главный козырь Google: данные. YouTube, Поиск, Карты — это тренировочная база, которой вместе нет ни у кого. ⚠️Но есть нюансы ➡️Gemini всё ещё отстаёт в креативном письме (хотя прогресс есть). ➡️При тестировании не все гладко, мои тесты. ➡️Бесплатный доступ — пока маркетинг. Цены могут вырасти после массового внедрения. ➡️Пока ИИ от Google за VPN, китайцы удобнее... Резюме: Google не просто вернулся в игру — он переписывает правила. И да, это тот редкий случай, когда «too much winning» — не мем, а реальность. 🚀 P.S. Тем, кто верил в xAI: наши соболезнования. https://t.me/semasci #ИИ#AI#GoogleAI#DeepMind#GeminiAI#Veo2#imagen3#lyria