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: #markzuckerberg

当前筛选 #markzuckerberg清除筛选
Hong Kong Democracy Movement

@hkdmovement · Post #7966 · 14.04.2025 г., 19:13

Whistleblower Sarah Wynn-Williams has accused Meta CEO Mark Zuckerberg of aiding China's AI advancements, allegedly undermining U.S. national security. According to her testimony, Meta briefed the Chinese Communist Party on emerging technologies like AI as early as 2015, with the goal of helping China outcompete American companies. Wynn-Williams claims Meta's AI model, Llama, contributed significantly to China's military AI developments. She also alleged that Meta provided backdoor access to user data, including that of American citizens, and developed censorship tools for the Chinese Communist Party. The claims raise serious concerns about corporate ethics and global power dynamics. #Meta#MarkZuckerberg#AI 舉報者Sarah Wynn-Williams指控Meta首席執行官Mark Zuckerberg協助中國推進人工智能技術,據稱損害了美國國家安全。根據她的證詞,Meta早在2015年就向中國共產黨簡報了人工智能等新興技術,目的是幫助中國超越美國公司。Wynn-Williams聲稱,Meta的人工智能模型Llama對中國的軍事人工智能發展做出了重大貢獻。 她還指控Meta提供後門訪問用戶數據,包括美國公民的數據,並為中國共產黨開發了審查工具。儘管Meta否認了這些指控,但這些聲明引發了對企業道德和全球權力動態的嚴重擔憂。 #Meta#MarkZuckerberg#人工智能