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: #toyotarobots

当前筛选 #toyotarobots清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #120 · 24.09.2023 г., 09:18

🌟AI Sunday Wonders: Toyota's Breakfast Bots Show How Robots Learn Welcome to AI Sunday Wonders! This week, we're diving into the fascinating world of AI-powered robots, and Toyota has a delightful story to share. Toyota Research Institute (TRI) has introduced the concept of a "kindergarten for robots." But here's the twist: these robots are learning to make breakfast! Traditionally, teaching robots complex tasks required extensive coding and debugging. However, TRI is taking a different approach. By giving robots a sense of touch, they allow the robots to "feel" their actions, making learning easier. Here's how it works: A "teacher" initially demonstrates a set of skills, and then, over a few hours, the AI model learns in the background. Imagine teaching a robot in the afternoon and coming back the next morning to find it mastering a new skill. Toyota aims to create "Large Behavior Models" (LBMs) for robots, allowing them to generalize new skills based on observed patterns, similar to how AI models learn from human writing patterns. They've already trained robots in over 60 challenging skills and plan to reach 1,000 by 2024. Toyota isn't alone in this endeavor; Google and Tesla are also making strides in AI training for robots. Imagine the possibilities: AI-trained robots that can perform tasks with minimal instruction, just like humans. #AISundayWonders#ToyotaRobots#AIInnovation