TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Пребарај: #gemininano
@abmedia_news · Post #24406 · 06.05.2026 г., 09:35
【🤖 AI人工智慧｜Chrome 靜默安裝 4GB Gemini Nano 模型：研究員揭未經同意、可能違反 EU 隱私法】 #ePrivacy#GeminiNano#GoogleChrome 研究員 Alexander Hanff 揭露 Chrome 於 4 月未經同意即靜默安裝 4GB 的 Gemini Nano。 取證顯示目錄含 weights.bin 權重，恐違反歐盟 ePrivacy 指令第 5(3) 條。然而工具列上的 AI Mode 實際上仍是將查詢送往雲端處理。 📍閱讀全文： https://abmedia.io/google-chrome-silent-4gb-gemini-nano-install-eprivacy-may-2026 📍 訂閱鏈新聞頻道：https://linktr.ee/abmedia.io
@android_broadcast · Post #9864 · 02.03.2026 г., 05:47
🤖Google анонсировали Automated Prompt Optimization (далее APO) для Vertex AI. Это будет полезно всем тем кто работает с on-device AI на Android Если вы ещё не слышали про ML Kit Prompt API — это способ запускать Gemini Nano прямо на Android устройстве без обращения к серверу. Модель живёт в Android AICore как системный сервис, приложение просто отправляет промпт и получает ответ. APO появился с целью настройки общей модели под конкретную задачу. Это облачный инструмент, который автоматически ищет оптимальный системный промпт для вашей задачи. Вы даёте примеры входных данных и ожидаемых ответов, Gemini Pro/Flash анализирует ошибки, генерирует десятки вариантов промптов параллельно и выбирает лучший. На выходе — просто текст промпта, который вы зашиваете в своё приложение. Google утверждают, что это даёт📈 +5–8% к точности на реальных задачах: классификация, перевод, определения намерения. Пока ML Kit Prompt API доступен только на ограниченном числе устройств, но направление очевидно — Google всерьёз строят экосистему on-device AI для Android-разработчиков 🔗 Источник - официальный блог Android Developers #Android#AndroidDev#MLKit#GeminiNano#OnDeviceAI