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: #languagemodels

当前筛选 #languagemodels清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65125 · 11.04.2026 г., 06:32

🚀 Putin Advocates for Independent Language Models to Enhance National Security Russian President Vladimir Putin emphasized the necessity for Russia to develop independent large language models to bolster national development and safeguard security and defense capabilities. According to NS3.AI, Putin also highlighted the importance of utilizing open-source algorithm libraries from developers across various countries to achieve these objectives. #Putin#Russia#LanguageModels#AI#NationalSecurity#Defense#OpenSource#Technology#Innovation

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3447 · 19.12.2024 г., 13:03

AI Boom Primarily Seen in USA Recent analysis indicates a surge in data center construction in the USA, forecasted to reach 4,750 in 2024, surpassing this year's record of 4,250. Data from Apollo suggests the US has more data centers than the next top nine countries combined, leading researchers to conclude a lack of AI expansion in other developed nations. However, the situation in China appears different, with reports of 230 million generative AI users and 130 new language models launched, representing 40% of the world total. The inconsistency raises questions about the global AI landscape. For further insights, read more in the full articles here: Sherwood Insight, Apollo Report, Russian Data Center Research, Reuters Article. #AI#DataCenters#USA#China#Investment#Tech#Statistics#GenerativeAI#MarketTrends#Apollo#Sherwood#Research#Economics#Infrastructure#DigitalTransformation#TechGrowth#LanguageModels#GlobalAI