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: #robotaxi

当前筛选 #robotaxi清除筛选
EdgeMarket.AI 📣

@edgemarketai · Post #8054 · 17.03.2026 г., 17:32

🚖 New market live on EdgeMarket Will Tesla, Inc. deploy robotaxis in a new city before year-end? Autonomous rollout timing is one of the strongest live signals in mobility infrastructure right now. Community intelligence often reacts before official confirmation. Track the market. Watch sentiment. Follow the signal. #EdgeMarket#Tesla#Robotaxi#AI

以太坊区块链新闻| ETH 以太币圈热瓜

@ethereumglobalnews · Post #1676 · 01.01.2026 г., 07:22

AI × Blockchain Infrastructure 🤖🚗 在中國市場測試與部署Robotaxi,不只是自動駕駛進展,而是一次現實世界 AI 網絡化運行的關鍵實驗。 #中国#电动车#Web3 #FutureOfMobility ⚠️ 這不是單純的汽車新聞,而是 AI 實體系統(Physical AI) 正式進入規模化階段的信號。 🔍 區塊鏈視角看 Robotaxi: • 高頻微支付場景: 自動駕駛出行天然適配鏈上結算 • AI × DePIN 潛在模型: 算力、數據、車輛或可被代幣化 • 現實資產(RWA)延伸: 車輛、里程、使用權具備上鏈條件 • L2 / 高性能公鏈: 將成為底層清算與數據同步關鍵組件 📊 當自動駕駛開始「自己跑、自己算、自己結算」,Web3 的角色將從 金融工具 → 基礎設施層。 #AI#Robotaxi#特斯拉 #无人驾驶#DePIN#自动驾驶 👇留言告訴我 👇 你怎麼看Robotaxi的未來?

BesnowCloud貝雪雲-公告頻道

@besnow_cloud · Post #2551 · 07.10.2024 г., 15:12

🚗✨特斯拉即将发布Model 2和Robotaxi! 分析师Gene Munster和Brian Baker预测,特斯拉将在“我们,机器人”事件中发布三款新车:简化版Model 3(Model 2)、Cybervan和全自动Robotaxi。Model 2预计售价为25,000美元,生产将于2025年下半年启动。 https://www.teslarati.com/tesla-robotaxi-model-3-gene-munster-deepwater/ #特斯拉#Model2#Robotaxi#Cybervan#自动驾驶#智能交通#电动汽车#网络加速#科技创新