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 41 слични објави

Пребарај: #reve

当前筛选 #reve清除筛选

Помнишь нейросеть Reve, которая отлично отрабатывала русскую эстетику — медведи, балалайки, хрущёвки, панельки? Так вот, они выкатили апдейт. Возможно, это очередной потенциальный соперник «бананы», но пока утверждать не берусь — нужно тестить. Видео выглядит эффектно и явно скрывает интересные фишки. Видно, что есть механики с выделением, что-то в духе draw-to-edit. Если придумают реально инновационный подход — не постесняюсь стянуть себе в приложение, ха-ха. Плюс обещают API, а если проект «выиграет гонку редактирующих нейронок», то можно будет интегрировать и в собственный софт. В целом — очень любопытная история. 👉reve.art 😂 Тестим, показываем результаты в комментах, ты мне реально помогаешь этим! Чем больше тестов тем четче вывод по нейронке на канале)🖖 #reve | AcidCrunch

Hashtags

Eco.Synapse ❀ Нейросети

@ecosynapse · Post #2095 · 27.03.2025 г., 10:33

🖼 Rеve — это про то, когда уже ничего нового не ждёшь от генерации изображений, а оно всё равно удивляет. Немного о волшебстве под капотом (наблюдения частично проверены нами, частично коллегами): 🟤 Ослабленная цензура — Rеve пока не боится крови, жути и даже девушек в нижнем белье. 😂 А вот совсем топлес — не-а. За слова не ругает, но картинки выдаёт в размытии, либо совсем "плоско". 🟤 Советская эстетика и "наш вайб" — чутко ощущает атмосферу ДК, панелек, гаражей и дачного трэша. 🟤 Фотореализм и эмоции — типажи нестандартные, позы естественные и живые, группы персонажей не сливаются в одно лицо, эстетика замечательная. Иногда путается с пальцами и глазами, и это окей. 🟤 Знаменитости, бренды и логотипы — узнаёт, рисует, молодец! Бесплатные баллы на генерации прилетают каждый день, а если затянет — есть подписка по вменяемой цене. 👍 Картинки немного детализировали в Leonardo. #reve#leonardo

Eco.Synapse ❀ Нейросети

@ecosynapse · Post #2266 · 11.07.2025 г., 11:33

🧐 Провела эксперимент: «Нейрогенерации за 5 минут» 🔅1️⃣ Идём в ⚛️ChatGPT и пишем ему это задание: Привет! Помоги придумать 10 промтов для тестирования разных нейросетей по созданию изображений. ⚜️ Требования к промтам: 1️⃣ Каждый промт должен быть подробным и цельным описанием сцены в стиле визуального сторителлинга. 2️⃣ Включать: 🔘 персонажа (человек, внешний вид, эмоции, одежда, бренд), 🔘 окружение и атмосферу (локация, детали фона, время суток, погодные условия), 🔘 угол съёмки, композицию, тип камеры, объектив или плёнку, 🔘 свет (тип освещения, цветовая палитра), 🔘 художественные эффекты (grain, lens flare, bokeh и т.п., если уместно). 3️⃣ Каждый из 10 промтов должен содержать уникальные параметры (разные ракурсы, локации, свет, стиль одежды и бренды, атмосферу и пр.). 4️⃣ Все промты в эстетике fashion и lifestyle, с упором на фотореализм и ощущение настоящей фотографии (никакой иллюстрации, 3D, анимации и пр.). 5️⃣ Структура промта: единый художественный абзац, без списков, но с полной детализацией сцены. 🤖 Задача: придумай 10 таких промтов с уникальными параметрами, чтобы я мог использовать их для теста нейросетей вроде: Midjourney, FLUX, Imagen 4, Reve, Sora. Каждый промт пиши на двух языках: русском и английском. 🔅2️⃣ Берём полученные промты и пробиваем их по очереди в любимой нейросети. Для поста я выбрала Reve (дополнительно можно включить функцию улучшенной доработки промта). 🔅3️⃣ Скачиваем картинки и выкладываем пост в Telegram-канал. 🎉 Всё! Вы восхитительны! Собираем лайки, восторженные комментарии и продаём курсы: "Как генерировать за секунду и зарабатывать миллионы с нейорсетями" 🫢 А если серьёзно — это классное упражнение, чтобы прокачать насмотренность: учиться прописывать разные ракурсы, типажи, настройки камеры и композиционные решения (см. пункт 2 шага 1). ☝️ Все генерации — с первой попытки и без доработок. Бесплатных кредитов Reve хватило на 2 круга промтов от ChatGPT — это 20 разноплановых картинок. 🔅🔅🔅🔅🔅🔅 ⭐️👍💚🔖💬⏳ #практикаИИ#chatgpt#reve

ПретходнаСтраница 1 од 4Следна