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: #supercomputing

当前筛选 #supercomputing清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #340 · 27.06.2024 г., 07:04

EU Council Adopts Regulation to Boost AI Development with Supercomputing Power The Council of the EU has officially adopted an amendment to the regulation on the European High-Performance Computing (EuroHPC) joint undertaking, paving the way for the creation of AI factories. With this regulation, the EuroHPC initiative will promote AI factories that include AI supercomputers, associated data centers, and specialized supercomputing services. These facilities will provide both public and private users with access, with specific conditions tailored for startups and SMEs. Host entities of AI factories will receive EU financial support, covering up to 50% of both acquisition and operating costs of AI supercomputers. The regulation will be published in the Official Journal of the European Union and will enter into force 20 days later, marking a significant step towards enhancing AI development and innovation across Europe. #AI#Supercomputing

科技&趣闻&杂记

@kejiqu · Post #4338 · 09.04.2026 г., 10:13

黑客声称从中国国家超级计算中心窃取 10 PB 敏感数据,此举将成为中国历史上最大规模的网络攻击,涉及科学、国防等领域 6,000 个客户 黑客声称已从中国国家超级计算中心窃取高达 10 petabytes 的敏感数据,如果属实,这将成为中国历史上规模最大的网络攻击事件。此次攻击影响范围广泛,涉及约 6,000 个客户,涵盖科学、国防等多个领域。目前事件的真实性尚未得到独立验证,但黑客声称掌握了大量敏感信息。安全专家正在对此事件进行分析。Tom's Hardware 🏷#China#National#Supercomputing#Center#petabytes#data#breach 📢频道👥群组📝投稿