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: #mitcsail

当前筛选 #mitcsail清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #377 · 19.08.2024 г., 07:04

MIT CSAIL Unveils Groundbreaking AI Risk Repository MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) has launched its first-ever AI Risk Repository, setting a new standard for understanding and managing AI risks. This comprehensive database, encompassing over 700 identified risks from 43 existing frameworks, is poised to become an essential tool for stakeholders across the AI ecosystem. The AI Risk Repository is divided into three key components: ✅ AI Risk Database - a detailed compilation of risks, complete with references. ✅ Causal Taxonomy of AI Risks - an analytical framework that explains how, when, and why these risks manifest. ✅ Domain Taxonomy of AI Risks - categorizes these risks into seven domains and 23 subdomains. This repository offers an invaluable resource for researchers, developers, policymakers, and regulators, providing a unified reference point for identifying, analyzing, and mitigating AI-related risks. #AIandLaw#AIrisks#MITCSAIL#AIregulation#ResponsibleAI