TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #76 · 27 апр.

Ранее я делал серию постов про битовые операторы. Вот вам ещё один наглядный пример как это используется в Python в модуле re. Чтобы указать флаг для компилятора нам надо указать его после передаваемой строки. Например, добавляем флаг для игнорирования переноса строки. pattern = re.compile(r"(\w+)+") words = pattern.search(text, re.DOTALL) А как указать несколько флагов? Ведь явно будут ситуации когда нам потребуется больше одного. Кто читал посты по битовые операторы уже понял как. pattern.search(text, re.DOTALL | re.VERBOSE) А теперь смотрим исходники, что находится в этих атрибутах? Не удивительно, степени двойки. Почему? Потому что каждое следующее значение это сдвиг единицы влево. >>> for n in [1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256]: >>> print(bin(n)) 0b1 0b10 0b100 0b1000 0b10000 0b100000 0b1000000 0b10000000 0b100000000 Чтобы было понятней, давайте напишем тоже самое но иначе, добавим ведущие нули: 000000001 000000010 000000100 000001000 000010000 000100000 001000000 010000000 100000000 Не понятно что тут происходит? Читай три поста про битовые операторы начиная с этого ➡️https://t.me/pythonotes/45 В общем, это пример применения побитовых операций в самом Python. Теперь вы знаете Python еще немного лучше) #tricks#regex#libs

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #financialtechnology

当前筛选 #financialtechnology清除筛选
Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64826 · 10.04.2026 г., 02:43

🚀 AI's Impact on Investment and Trading: Insights from Nansen CEO PANews posted on X (formerly Twitter) about a discussion with Nansen CEO Alex Svanevik on the evolving role of AI in investment and trading. Svanevik highlighted that 'smart money 2.0' is transforming into a predictive system, with agent trading expected to surpass human trading by 2028. However, he emphasized the need for users to build a 'trust ladder' before fully relying on trading agents. The conversation also covered the implementation of tools like OpenClaw in enterprise settings, where safety is prioritized over speed. Svanevik shared insights on how the Nansen team utilizes OpenClaw and how AI is reshaping team structures. He noted that 'judgment' is becoming the most scarce resource within AI-native companies. Svanevik further pointed out that low latency, overcoming AI bottlenecks, and open-source solutions will define the next generation of agent infrastructure. #AI#Investment#Trading#FinTech#MachineLearning#PredictiveAnalytics#OpenSource#EnterpriseAI#FinancialTechnology#AlgorithmicTrading