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 2 слични објави

Пребарај: #secureai

当前筛选 #secureai清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #299 · 03.05.2024 г., 07:04

USA: New Bill Targets AI Security with Breach Tracking and Counter-AI Measures Senators Warner and Tillis have introduced the Secure Artificial Intelligence Act, aiming to bolster security measures surrounding AI systems. The bill proposes an AI Security Center within the National Security Agency (NSA) to manage a database recording all AI security breaches, including close calls ("near-misses"). The legislation establishes a dedicated unit within the NSA to lead research on "counter-AI" techniques. This includes methods to identify and prevent manipulation of AI systems, such as: ✅Data Poisoning: Malicious insertion of code into training data to skew an AI model's output. ✅Evasion Attacks: Altering data used by AI models to intentionally confuse them. ✅Privacy-Based Attacks: Exploiting vulnerabilities in AI systems to compromise user privacy. ✅Abuse Attacks: Misusing AI models for malicious purposes. The Secure Artificial Intelligence Act will undergo committee review before potential consideration by the full Senate. #SecureAI

Hashtags

AI & Law

@ai_and_law · Post #35 · 21.06.2023 г., 07:04

£54 million boost to develop secure and trustworthy AI research The UK government has announced a significant investment of £54 million to support the development of secure and trustworthy AI. The funding will be allocated to various projects and initiatives focused on enhancing the security and trustworthiness of AI systems. This includes advancing research on AI algorithms, data privacy, and cybersecurity measures. The aim is to address critical challenges such as algorithmic bias, data protection, and ethical considerations in AI development and deployment. #AIresearch#SecureAI#TrustworthyAI#UKgovernment#Innovation#EthicalAI#DataPrivacy#Cybersecurity