TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #65 · 8 апр.

Небольшой трик с регулярными выражениями который редко вижу в чужом коде. Допустим, вам нужно распарсить простой текст и вытащить оттуда пары имя+телефон. Вернуть всё это надо в виде списка словарей. Возьмем очень простой пример текста. >>> text = ''' >>> Alex:8999123456 >>> Mike:+799987654 >>> Oleg:+344456789 >>> ''' Соответственно, для выделения нужных элементов будем использовать группы. Получится такой паттерн: (\w+):([\d+]+) Как мы будем формировать словарь из найденных групп? >>> import re >>> results = [] >>> for match in re.finditer(r"(\w+):([\d+]+)", text): >>> results.append({ >>> "name": match.group(1), >>> "phone": match.group(2) >>> }) >>> print(results) [{'name': 'Alex', 'phone': '8999123456'}, ...] Можно немного сократить запись используя zip >>> results = [] >>> for match in re.finditer(r"(\w+):([\d+]+)", text): >>> results.append(dict(zip(['name', 'phone'], match.groups()))) Но есть способ лучше! Это именованные группы в regex. Можно в паттерне указать имя группы и результат сразу забрать в виде словаря. >>> for match in re.finditer(r"(?P<name>\w+):(?P<phone>[\d+]+)", text): >>> results.append(match.groupdict()) То есть всё что я сделал, это добавил в начале группы (внутри сбокочек) такую запись: (?P<group-name>...) Теперь найденная группа имеет имя и можно обратиться к ней как к элементу списка >>> name = match['name'] Либо забрать сразу весь словарь методом groupdict() >>> match.groupdict() #tricks#regex

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #digitaltransparency

当前筛选 #digitaltransparency清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #488 · 21.01.2025 г., 08:04

🇪🇺Deepfakes in the EU AI Regulation: Definition Challenges for Image Processing A critical analysis by Meding and Sorge highlights significant challenges in how the EU AI Regulation defines and regulates deepfakes. The lack of clear distinctions between legitimate image processing and deepfake creation leaves providers and users navigating a gray area, particularly given the complexity of transparency obligations. Key issues include: ✔️ Ambiguities in the definition of deepfakes, with no clear criteria for "standard editing functions" or "non-essential changes." ✔️ Confusion over differentiating changes at the pixel level versus visible alterations. ✔️ Modern tools like Google "Best Take" and Samsung’s editing features blur the boundaries of what qualifies as a deepfake. For companies working with AI-driven image processing, the risks are clear. To ensure compliance and avoid fines, businesses should prioritize implementing transparency mechanisms, such as content labeling, and conduct a detailed review of editing functionalities against regulatory standards. #AIRegulation#Deepfakes#EthicsInAI#DigitalTransparency