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: #graphcast

当前筛选 #graphcast清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #168 · 19.11.2023 г., 10:21

🌟AI Sunday Wonders:GraphCast Revolutionizes Global Weather Prediction Hello, everyone! In a groundbreaking stride, Google DeepMind, through its AI model GraphCast, has elevated weather forecasting to new heights. This machine-learning marvel not only outshines conventional weather prediction models but accomplishes the feat on a standard desktop computer, producing more accurate forecasts in a matter of minutes. Traditional weather prediction relies on numerical weather prediction (NWP), an energy-intensive process running on supercomputers. GraphCast, however, utilizes machine learning, demonstrating superior speed and precision. It competes with, and often surpasses, established models like Huawei's Pangu-weather and the gold-standard NWP system at the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). GraphCast's training involved learning from past global weather estimates, forming links between various weather variables. Impressively, it predicts future weather six hours ahead using the current state and estimates from the past six hours. This process allows GraphCast to forecast up to ten days ahead in less than a minute. The AI model demonstrates exceptional performance in predicting severe weather events, including the paths of tropical cyclones and extreme temperature episodes. It outperforms existing models in more than 99% of measurements, particularly excelling in the troposphere—the atmospheric layer closest to Earth's surface. #AISundayWonders#DeepMind#GraphCast#WeatherForecasting