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 3 слични објави

Пребарај: #ptsd

当前筛选 #ptsd清除筛选

原来真正“带节奏”的,不只是神经元:杏仁核里的星形胶质细胞正在改写恐惧记忆 一直以来,很多人把星形胶质细胞当成大脑里的“后勤阿姨”——打扫卫生、递递水、维持环境,真正干活的是神经元。但这篇发在 Nature 的研究给了一个很硬的反转:在和恐惧记忆密切相关的基底外侧杏仁核(BLA)里,星形胶质细胞不只是围观群众,而是直接下场参与恐惧记忆的形成、提取,甚至消退。换句话说,你害怕什么、怎么记住这种害怕,背后不只是神经元在“演戏”,星形胶质细胞也在认真“导戏”。 更有意思的是,研究团队发现,这些星形胶质细胞会随着恐惧状态动态变化,像是在实时“读气氛”,并主动影响神经元怎么编码这段记忆。一旦把它们的活动打乱,神经元就没法顺利建立正常的恐惧相关活动模式,整套记忆表征都会受影响。这很重要,因为它提示我们:像 PTSD、焦虑症、恐惧症这些问题,未来也许不一定只能盯着神经元本身,还可以从星形胶质细胞这个新靶点切入。 以前以为它们是脑内保姆,现在发现人家其实还是副导演,关键剧情都在偷偷控场。 📄Nature · Bukalo, Holmes, Halladay et al. · Nature, 2026 #神经科学#星形胶质细胞#恐惧记忆#PTSD#脑科学 🧬频道 | 🧑‍🔬群组 | 📨投稿

生物医学科技前线

@sci_feed · Post #4603 · 04.04.2026 г., 13:00

被忽视的脑细胞可能控制恐惧和PTSD 研究人员发现星形胶质细胞不仅仅是脑中的“支持细胞”,而是参与恐惧记忆的关键角色。它们通过与神经元实时相互作用,帮助形成、回忆和弱化恐惧反应。改变星形胶质细胞的活动直接影响恐惧记忆的强度。这一突破可能导致焦虑相关疾病的全新治疗方… 来源: ScienceDaily | 阅读全文 发布时间: 2026-04-04 19:47 GMT+8(北京时间) #星形胶质细胞#恐惧记忆#PTSD#焦虑相关疾病

America 🇺🇸 News & Politics

@America · Post #10452 · 04.04.2026 г., 13:17

🏥🇺🇸US HOSPITALS OVERWHELMED BY WAR VETERANS 🔹 VA hospitals at 180% capacity treating wounded soldiers from Iran war 🚑 🔹 Medical staff working 16-hour shifts, mandatory overtime across nation 👩‍⚕️ 🔹 PTSD cases skyrocket 400% among returning troops and military families 🧠 🔹 Mental health crisis: suicide hotlines report 200% increase in calls 📞 🔹 Civilian hospitals forced to treat veterans as VA system collapses 🏥 🔹 Medical supply shortage hits ICUs as resources diverted to military 💊 Healthcare system breaking under war casualties burden 😟⚕️ #healthcare#veterans#PTSD#medical @america