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 1 слични објави

Пребарај: #researcher

当前筛选 #researcher清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1343 · 25.02.2023 г., 06:20

#developer#вакансия#удаленка#работа#ML#deepfake#аватар#цифровойдвойник#datascience#ComputerVision#TTS#Text-To-Speech #VoiceCloning#AutomaticSpeechRecognition#RnD#Researcher ✅Вакансия: RnD Engineer / Researcher (TTS) Компания : AI CLONE Формат работы: удаленно Работа : временно (2 недели), с последующей пролонгацией по результатам работы 💰Вилка : $2-3k за 2 недели Локация: любая ✏️Обязанности: - Реализовывать идеи по улучшению Text-to-Speech и других задач; - Экспериментировать, получать понятные и воспроизводимые результаты, достоверно подтверждать гипотезы. ✏️Требования: - Знание базовых алгоритмов и структур данных; - Понимание современных архитектур и подходов в ML/DL; - Практический опыт в Audio/Speech: TTS, Voice Cloning/Conversion и прочее; - Навыки реализации, тренировки и отладки моделей на PyTorch; - Умение работать в команде над большим техническим проектом (GitHub, Docker, etc.); - Умение быстро изучать новые технологии и решать сложные задачи. ✏️Что мы предлагаем: - Полностью удаленный формат работы, в любом часовом поясе, из любой точки мира; - Возможность выплат в криптовалюте; - Возможность быть у истоков быстрорастущей, перспективной IT компании; - Любой удобный формат трудоустройства; - Комфортные условия работы, не токсичная команда; - Применение лучших практик и современный стек технологий, получение опыта в передовых направлениях ML и CV. 📲 Присылайте ваше CV в телеграм @Nadezhda120288 , либо почту [email protected]