TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #gemininano
@abmedia_news · Post #24406 · 06.05.2026 г., 09:35
【🤖 AI人工智慧｜Chrome 靜默安裝 4GB Gemini Nano 模型：研究員揭未經同意、可能違反 EU 隱私法】 #ePrivacy#GeminiNano#GoogleChrome 研究員 Alexander Hanff 揭露 Chrome 於 4 月未經同意即靜默安裝 4GB 的 Gemini Nano。 取證顯示目錄含 weights.bin 權重，恐違反歐盟 ePrivacy 指令第 5(3) 條。然而工具列上的 AI Mode 實際上仍是將查詢送往雲端處理。 📍閱讀全文： https://abmedia.io/google-chrome-silent-4gb-gemini-nano-install-eprivacy-may-2026 📍 訂閱鏈新聞頻道：https://linktr.ee/abmedia.io
@android_broadcast · Post #9864 · 02.03.2026 г., 05:47
🤖Google анонсировали Automated Prompt Optimization (далее APO) для Vertex AI. Это будет полезно всем тем кто работает с on-device AI на Android Если вы ещё не слышали про ML Kit Prompt API — это способ запускать Gemini Nano прямо на Android устройстве без обращения к серверу. Модель живёт в Android AICore как системный сервис, приложение просто отправляет промпт и получает ответ. APO появился с целью настройки общей модели под конкретную задачу. Это облачный инструмент, который автоматически ищет оптимальный системный промпт для вашей задачи. Вы даёте примеры входных данных и ожидаемых ответов, Gemini Pro/Flash анализирует ошибки, генерирует десятки вариантов промптов параллельно и выбирает лучший. На выходе — просто текст промпта, который вы зашиваете в своё приложение. Google утверждают, что это даёт📈 +5–8% к точности на реальных задачах: классификация, перевод, определения намерения. Пока ML Kit Prompt API доступен только на ограниченном числе устройств, но направление очевидно — Google всерьёз строят экосистему on-device AI для Android-разработчиков 🔗 Источник - официальный блог Android Developers #Android#AndroidDev#MLKit#GeminiNano#OnDeviceAI