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 4 слични објави

Пребарај: #miri

当前筛选 #miri清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #332 · 17.06.2024 г., 07:04

Research Group Demands Global Shutdown of Foundation Model Development The Machine Intelligence Research Institute (MIRI) calls for a global halt on the development of foundation models, fearing they could "destroy humanity" without proper safeguards. Foundation models, capable of a broad range of applications, may evolve to be smarter than humans. MIRI urges a complete shutdown of attempts to build any system smarter than a human. This extends beyond the previous calls by tech leaders like Elon Musk and Steve Wozniak, who sought a pause on models more powerful than OpenAI’s GPT-4. MIRI stresses the need for urgent and sweeping legislation, including an "off switch" for AI systems to prevent malevolent behaviors. The group emphasizes the importance of addressing AI existential risks seriously and ensuring safe AI development in the future. #AI#ArtificialIntelligence#AIEthics#FoundationModels#MIRI

cosplayupload

@cosplayuploadtest2 · Post #102512 · 23.03.2025 г., 03:24

Title: Miri_Mizuki_水稀みり,_デジタル写真集_『欲望を満たす、絶頂風俗フルコース』_Set.02 Authors: #None Tags: #None#Miri_Mizuki_水稀みり#デジタル写真集#Miri#Mizuki#水稀みり#デジタル写真集 #『欲望を満たす、絶頂風俗フルコース』 #Set #02 recommendation: None TelegraphLinks:page-0-44

cosplayupload

@cosplayuploadtest2 · Post #102119 · 23.03.2025 г., 03:01

Title: Miri_Mizuki_水稀みり,_デジタル写真集_『欲望を満たす、絶頂風俗フルコース』_Set.01 Authors: #None Tags: #None#Miri_Mizuki_水稀みり#ヌード写真集#Miri#Mizuki#水稀みり#デジタル写真集 #『欲望を満たす、絶頂風俗フルコース』 #Set #01 recommendation: None TelegraphLinks:page-0-24

cosplayupload

@cosplayuploadtest2 · Post #102296 · 23.03.2025 г., 03:11

Title: Miri_Mizuki_水稀みり,_デジタル写真集_『欲望を満たす、絶頂風俗フルコース』_Set.02 Authors: #None Tags: #None#Miri_Mizuki_水稀みり#グラビア写真集#Miri#Mizuki#水稀みり#デジタル写真集 #『欲望を満たす、絶頂風俗フルコース』 #Set #02 recommendation: None TelegraphLinks:page-0-30