Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #72 · 21 апр.

Регулярные выражения иногда могут быть просто монструозными. Выглядеть это может крайне запутанно. Сами регэкспы и без того история непростая, а когда это длинный паттерн на несколько десятков знаков, разобрать там что-либо становится не просто. Но на помощь приходит Python и его стремление сделать нашу жизнь проще! В функциях регулярок можно после паттерна указывать флаги, один из которых позволяет писать паттерны более свободно. А именно, добавлять пробелы и переносы, которые будут игнорированы. В результате мы можем разбить паттерн на строки и добавить комментов. Чтобы это сработало нужно добавить флаг re.VERBOSE. Пробелы в паттерне теперь следует указывать явно спец символами. Согласитесь, что даже с именованными группами а таком виде регэкспа выглядит вполне сносно 😉. #tricks#regex

Hashtags

#tricks #regex

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #lplb

当前筛选 #lplb清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9025 · 20.11.2025 г., 12:15

Најди слично Погледај

💡DeepSeek выложили новый open-source проект — LPLB. Это экспериментальный балансировщик нагрузки для моделей Mixture-of-Experts (MoE). В репозитории описано, как система: • динамически перераспределяет экспертов, опираясь на статистику нагрузки; • создаёт реплики с учётом топологии кластера; • решает оптимальное распределение токенов по экспертам через LP-решатель, работающий прямо на GPU (cuSolverDx + cuBLASDx); • использует метрики загрузки, полученные вручную, через torch.distributed или через буферы Deep-EP. Гайд показывает, как может выглядеть умный и точный балансировщик для больших MoE-архитектур. GitHub: https://github.com/deepseek-ai/LPLB ai_machinelearning_big_data #DeepSeek#LPLB#MoE#AIInfrastructure#OpenSource

Hashtags

#deepseek #lplb #moe #aiinfrastructure #opensource