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: #graph
@Isaiahsystem · Post #1203 · 30.06.2024 г., 07:23
Related Subreddits丨Reddit 探索神器 https://anvaka.github.io/sayit/?query=Nietzsche 最近发现的爆炸网站，Reddit 相关论坛探索，Reddit 关键词图谱。它能根据你给出的任意论坛名字或关键词，编织出整个论坛与之相关的子板图谱，与之关联。点击图谱按钮，再点击弹出的侧边栏子板名字，即可跳转。 网站提到这种图谱关系生成由「发布到此 Subreddit 的用户也发布过的其它板块」决定，并通过 Jaccard Similarity（衡量两个集合相似度的指标）来最终确定板块相似度。 Reddit 作为我 RSS 常驻网站之一，挖掘得比较少，这个网站可以好好用用。它类似前面用过的 music map 以及各种论文网站图谱，详情见下面 refs. 相关链接 1 可视化图谱 2 搜索引擎终极索引 #search#graph#tools
@githubtrending · Post #14632 · 25.04.2025 г., 12:00
#python#agents#graph#llms#rag Graphiti helps AI systems handle constantly changing information by building real-time knowledge graphs that track relationships and historical data, allowing them to integrate user interactions, business data, and external sources seamlessly. Unlike traditional methods, it updates information instantly without needing full recomputations, enabling precise historical queries and efficient hybrid searches. This helps AI applications stay context-aware, automate tasks effectively, and manage complex, evolving data with minimal delay. https://github.com/getzep/graphiti
@thedevs · Post #1384 · 01.02.2019 г., 20:02
Data structures 101: graphs, a visual introduction for beginners. #article#tutorial#data#ds#graph @thedevs https://kutt.it/4S6HBr
@tsukassadrive · Post #3010 · 08.01.2026 г., 02:55
#twitter#animals#dogs#science#physics#graph#mongolia
@cosplayuploadtest2 · Post #102714 · 23.03.2025 г., 03:36
Title: Iori_Sagara_相楽伊織,_GIRLS_graph._デジタル写真集_「泡沫の宵夢」_Set.02 Authors: #None Tags: #None#Iori_Sagara_相楽伊織#Nogizaka46_乃木坂46#デジタル写真集#Iori#Sagara#相楽伊織#GIRLS#graph#デジタル写真集 #「泡沫の宵夢」 #Set #02 recommendation: None TelegraphLinks:page-0-32
@cosplayuploadtest2 · Post #102682 · 23.03.2025 г., 03:34
Title: Iori_Sagara_相楽伊織,_GIRLS_graph._デジタル写真集_「泡沫の宵夢」_Set.01 Authors: #None Tags: #None#Iori_Sagara_相楽伊織#Nogizaka46_乃木坂46#デジタル写真集#Iori#Sagara#相楽伊織#GIRLS#graph#デジタル写真集 #「泡沫の宵夢」 #Set #01 recommendation: None TelegraphLinks:page-0-28
@githubtrending · Post #14649 · 30.04.2025 г., 13:00
#typescript#csv#diagrams#graph#json#nextjs#react#tool#visualization#yaml JSON Crack is a free, open-source tool that instantly turns complex JSON, YAML, CSV, XML, or TOML data into clear, interactive graphs, making it easier to explore and understand your information. It lets you convert between formats, validate data, generate code (like TypeScript interfaces), run queries, and export visuals as images—all while keeping your data private since everything processes locally on your device[1][2][5]. https://github.com/AykutSarac/jsoncrack.com
@githubtrending · Post #14878 · 28.06.2025 г., 14:00
#cplusplus#arduino#cansat#csv#embedded#graph#ground_station#iot#microcontroller#network#projects#qt#serial#serial_studio Serial Studio is a free, easy-to-use tool that lets you visualize real-time data from devices like microcontrollers via serial ports, Bluetooth, or network connections. It works on Windows, macOS, and Linux, and offers customizable dashboards with various widgets to monitor sensor data, debug info, or telemetry. You can quickly plot data, export it as CSV for analysis, and even use advanced features like checksum validation and JavaScript data processing. It supports hobbyists, educators, and professionals by simplifying data monitoring and debugging, saving you time and effort in understanding your device’s output. Pro versions add commercial use and extra features[1][4][5]. https://github.com/Serial-Studio/Serial-Studio
@githubtrending · Post #15518 · 24.02.2026 г., 11:30
#rust#ai#ai_ocr#attention_mechanism#gnn#gnn_model#gnns#graph#graph_neural_networks#llm_inference#low_latency#mincut#neo4j#ocr#onnx#rust#vector#wasm RuVector is a free, open-source vector database that gets smarter with every query. Unlike static databases, it learns from usage via GNN layers, runs LLMs locally with no cloud costs, supports graph queries like Neo4j, scales freely across nodes, and deploys as a single self-booting file (125ms startup). Run with `npx ruvector`. You benefit from faster, more accurate AI search that improves automatically, zero operating costs, full offline/privacy control, and easy scaling—perfect for RAG, agents, or edge apps without vendor lock-in. https://github.com/ruvnet/ruvector