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: #shippingtech

当前筛选 #shippingtech清除筛选

🚢ИИ в судоходстве: инструмент эффективности или новый перегруз экипажей? Развитие искусственного интеллекта ИИ(AI) в морской отрасли всё чаще рассматривается как следующий этап цифровизации флота, однако ключевой вопрос заключается не в технологии, а в её практическом применении. За последние 30 лет внедрение спутниковой связи, датчиков и цифровых систем уже обеспечило высокий уровень обмена данными между судном и берегом. Тем не менее, во многих случаях технологии лишь накладывались на существующие процессы, увеличивая нагрузку на экипажи вместо её снижения. Современный этап внедрения AI демонстрирует схожую проблему: с одной стороны — ожидания полной автоматизации, с другой — риски неправильного, неэтичного или неэффективного применения. Практическая ценность AI в судоходстве заключается не в замене человека, а в повышении безопасности операций, автоматизации рутинных задач, улучшении навигационной поддержки и анализа данных, а также снижении операционной нагрузки на экипаж. Ключевой фактор успеха — интеграция AI как инструмента, а не как дополнительного слоя технологий. В противном случае цифровизация продолжит увеличивать сложность эксплуатации вместо повышения эффективности. Отраслевые эксперты подчеркивают, что будущее AI в судоходстве будет определяться не разработчиками технологий, а операторами флота, которые решат — станет ли AI инструментом повышения эффективности или источником дополнительной нагрузки. 📌 Морская цифровизация активно развивается с начала 1990-х годов с внедрения спутниковой связи и систем мониторинга судов. Сегодня ключевыми драйверами являются автоматизация, большие данные и AI, которые формируют новую модель управления флотом. Основные решения разрабатываются технологическими компаниями и интеграторами, однако конечное применение и контроль остаются за судоходными операторами и судовладельцами. #AI#ShippingTech#Digitalization#Maritime#FleetManagement