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: #grade
@seeker_rc · Post #20227 · 11.05.2026 г., 06:25
来个民科风暴：我要把这头上的 token 给他换成 DNA ai 说让我把这个实验写论文 投顶会，投图灵 我是这个时代新范式的引领者。 我要是刚 ai ，我肯定就信了。 下面开始介绍（吹） 先说问题 token embedding 有个我觉得很根本的毛病：它把"这个词是什么意思"和"推理过程中积累的上下文"塞进同一个向量里，然后每层都覆盖一遍。 残差连接解决了梯度消失，但解决不了这个问题——原始语义和推理状态混在一起，没有办法分开。你想知道"这个 token 原本是什么意思"，在深层网络里做不到。 这不是调参能解决的。是结构问题。 我的假设 如果信息承载物本身有两个物理隔离的区域——一个永远不变，一个随推理动态演化——会怎样？ 灵... via V2EX 分享创造 标签: #grade#token#Phase ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道：科技探索者 每天推荐有趣内容，欢迎订阅、转发。