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: #googlelabs

当前筛选 #googlelabs清除筛选

Pomelli от Гугл Кидаешь туда ссылку на свой сайт или бренд, а нейронка анализирует всё — цвета, шрифты, тон общения, визуальный стиль. После этого сама собирает идеи и готовые материалы под твой бренд: посты, баннеры, тексты, даже рекламные макеты. Всё — в твоём же стиле. Блин, и ведь это реально просто интерфейс на нанобанане, пхахаха. Короче, если башка на плечах сейчас самое время пилить продукты. Всего на двух нейронках LLM и контекстной генеративке можно сделать 100 500 идей! #googlelabs | AcidCrunch

Hashtags

AI一线|ShareCentre

@ShareCentre · Post #7096 · 19.03.2026 г., 01:25

🎨 Google Stitch 重大更新:AI 原生设计画布上线,「Vibe Design」时代来了 📌 核心消息 Google Labs 于 3 月 18 日宣布对旗下 AI UI 设计工具 Stitch 进行重大升级,将其从文本生成 UI 的实验工具进化为 AI 原生软件设计画布(AI-native software design canvas)。用户可通过自然语言创建、迭代和协作,生成高保真 UI 设计。Google 将这一新范式称为「Vibe Design」——类似于此前席卷开发界的「Vibe Coding」,但聚焦设计领域。 ⚙️ 五大核心升级 🎨 AI 原生无限画布 - 全新节点式无限画布,支持图片、代码、PRD 等多种素材作为创意种子 - 新增 Agent Manager,支持多任务并行设计并保持组织有序 - 新增亮色模式(Light Mode) 🧠 更智能的设计代理 - 全新设计 Agent 能理解整个画布上下文 - 支持替换 Logo/头像、生成产品简报、混合移动端与桌面端屏幕等操作 - 可通过对话式采访帮助用户设计落地页 🎙️ 语音交互(Preview) - 语音模式下 Stitch 能「看到」用户正在操作的内容 - 可实时给出设计批评、生成变体、导航画布 - 支持并发处理多个语音指令 - 目前为预览功能,后续将快速迭代 ⚡ 即时原型 - 点击 Play 即可预览交互式应用流程 - Stitch 自动评估屏幕顺序并添加连接 - 可根据鼠标点击自动生成逻辑下一屏 - 支持分享原型直链和移动端二维码 - 转场和交互设计功能即将上线 📐 设计系统与 DESIGN.md - 每个新设计自动附带统一的设计系统,大幅提升一致性 - 编辑设计系统后,所有关联屏幕可一键更新 - 支持从任意 URL 提取设计系统 - 新增 DESIGN.md(Agent 友好的 Markdown 文件),可导入/导出设计规则 - 可在不同项目和工具间复用设计规范 🔙 背景 Stitch 于 2025 年 5 月 Google I/O 大会首次发布,最初由 Gemini 2.5 Pro 驱动,定位为文本提示转 UI 设计的实验工具,支持导出到 Figma 和前端代码。此次更新标志着 Stitch 从「快速出图工具」向「完整设计工作流平台」的重大转型。 此外,Stitch 已发布 MCP Server 和 SDK(GitHub 2.4K Star),可通过 Skills 和 Tools 与其他开发工具集成。设计稿可导出至 AI Studio 和 Antigravity 等开发者工具。 ⚔️ 竞品格局 AI UI 设计赛道竞争日趋激烈: - Figma Make:内置于 Figma 生态,设计转代码能力强,但 AI 功能被批评落后于新兴工具 - Vercel v0:开发者优先的 AI UI 工具,React/Next.js 生态深度集成 • Bolt.new:与 v0 功能相近,支持 Figma 集成与一键部署 - Lovable / Uizard / MagicPatterns:各有侧重的 AI 原型工具 - Stitch 的差异化在于:Google Gemini 模型加持 + 完全免费(每月 350 次标准生成 + 50 次实验生成)+ 独创的画布式设计 Agent 交互 业界观察人士指出,Figma 的 AI 产品力正在被新工具拉开差距,可能有 9-12 个月的追赶窗口。设计工具的代际更替(Photoshop → Sketch → Figma)可能正在重演。 📎 相关链接 官方博客:https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-labs/stitch-ai-ui-design/ Stitch 官网:https://stitch.withgoogle.com/ DESIGN.md 文档:https://stitch.withgoogle.com/docs/design-md/overview/ 推文:https://x.com/stitchbygoogle/status/2034332847893574080 #Google#AI#Stitch#UIDesign#VibeDesign#GoogleLabs