TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #61 · 2 апр.

Ранее я уже упоминал о другой фишке из ˍˍfutureˍˍ , это оператор деления. from __future__ import division Суть проста. Раньше сложность типа данных результата поределялась типом самого сложного операнда. Например: int/int => int int/float => float В первом случае оба операнда int, значит и результат будет int. Во втором float более сложный тип, поэтому результат будет float. Если нам требуется получить дробное значение при делении двух int то приходилось форсированно один из операндов конверировать в float. 12/float(5) => float Но с новой "философией" это не требуется. В Python3 "floor division" заменили на "true division" а старый способ теперь работает через оператор "//". >>> 3/2 1.5 >>> 3//2 1 То есть теперь деление int на int даёт float если результат не целое число. В классах теперь доступны методы __floordiv__() и __truediv__() для определения поведения с этими операторами. Данный переход описан в PEP238. #pep#2to3#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #aitrilogue

当前筛选 #aitrilogue清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #74 · 03.08.2023 г., 07:04

Advancing Responsible AI: Insights from the American Chamber of Commerce Hello, AI community! Today, we bring you valuable insights from the American Chamber of Commerce to the European Union's position paper for the AI Act trilogue negotiations. Let's look into the facts and recommendationstons. 🔹 Defining AI: The Chamber encourages EU decision-makers to align the definition of AI with the OECD's definition. A clear and internationally accepted AI definition fosters multilateral coordination in AI policy. 🔹 Streamlining High-Risk Designation: The paper suggests narrowing the scope of high-risk designation to avoid vagueness. This focused approach ensures that AI technologies with genuine high-risk factors receive appropriate attention while minimizing unnecessary burdens on other AI systems. 🔹 Outcome-Oriented Flexibility: Chapter III requirements largely match current responsible AI practices. However, the Chamber emphasizes the importance of remaining flexible and outcome-oriented. 🔹 Obligations for Foundation Models and General Purpose AI: The paper calls for obligations tailored to foundation models and general-purpose AI. 🔹 Transparency in Artificially Generated Content: Transparency is key when it comes to artificially generated content. The Chamber advocates for measures that promote understanding and disclosure of AI-generated content to safeguard users from potential misinformation and manipulation. 🔹 Harmonized Enforcement and Flexible Standards: To create a robust AI landscape, harmonized enforcement and clear yet flexible standards are necessary. #ResponsibleAI#AIRegulation#AIAct#AITrilogue#TechPolicy#AICommunity#GlobalAI#AIStandards