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: #imagen3

当前筛选 #imagen3清除筛选

Google DeepMind: как ИИ-гигант захватывает все фронты Пока OpenAI металась между моделями, облаками и попытками захватить рынок, Google ждал своего часа. 🕰️ Спокойно дорабатывая экосистему, вкладываясь в железо и собирая данные, гигант подошел к 2025 году с абсолютным преимуществом. Теперь их победа очевидна даже скептикам. 🔥Лидерство моделей ➡️Gemini 2.5 Pro — №1 в ключевых тестах: LMArena, GPQA Diamond, AIME. ➡️Gemini 2.5 Flash (скоро в релизе) — скорость и стоимость в разы лучше аналогов (даже DeepSeek). ➡️Gemma 3 — open source модель уровня Llama 4 и DeepSeek-v3 но компактнее. 🎯Интеграция в экосистему ➡️1 млн токенов контекста + доступ к Google Поиску, YouTube, Workspace. ➡️Миллиарды пользователей получат Gemini бесплатно через Android, Chrome, Gmail. 🛠️Не только LLM ➡️Veo 2 — топ в генерации видео. ➡️Project Astra (ассистент) и Mariner (взаимодействие с ПК) — прорыв в агентских системах. ➡️Google Workspaces (ранее G Suite) - все собрано в одном флаконе для корпоративного пользователя. ➡️Imagen 3 (изображения) и Lyria (музыка) — пока не топ в своих категориях, но явно догонят, так как были выпущены ещё в прошлом веке (в прошлом году, если быть точнее, но в ИИ это сравнимо с прошлым веком).. ⚡Железо и облака ➡️TPU Ironwood — чипы 7-го поколения для AI-инференса (конкурент Nvidia Blackwell и Huawei Ascend). ➡️Google Cloud + собственные серверы = независимость от Microsoft/AWS. 🆚Почему конкурентам не догнать? ➡️У OpenAI нет своего железа, облака и 2 млрд пользователей «из коробки». ➡️Anthropic зависит от AWS, а Meta сосредоточена на open source, а не продуктах. ➡️Илон Маск с Grok-3 хорошо продаёт полеты на Марс, но у него проблемы с железом (StarGate только стартует). ➡️Apple кажется просто отстал на повороте... ➡️Главный козырь Google: данные. YouTube, Поиск, Карты — это тренировочная база, которой вместе нет ни у кого. ⚠️Но есть нюансы ➡️Gemini всё ещё отстаёт в креативном письме (хотя прогресс есть). ➡️При тестировании не все гладко, мои тесты. ➡️Бесплатный доступ — пока маркетинг. Цены могут вырасти после массового внедрения. ➡️Пока ИИ от Google за VPN, китайцы удобнее... Резюме: Google не просто вернулся в игру — он переписывает правила. И да, это тот редкий случай, когда «too much winning» — не мем, а реальность. 🚀 P.S. Тем, кто верил в xAI: наши соболезнования. https://t.me/semasci #ИИ#AI#GoogleAI#DeepMind#GeminiAI#Veo2#imagen3#lyria