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: #watermarking

当前筛选 #watermarking清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #256 · 07.03.2024 г., 08:04

Mozilla Foundation Study Raises Concerns on Watermarking AI Content Hello everyone! In a study released by the Mozilla Foundation, the challenges of identifying synthetic content online have been brought to light. Titled "In Transparency We Trust? Evaluating Watermarking and Labeling AI-Generated Content," the study delves into the effectiveness of various methods, including watermarking and labeling, in differentiating between synthetic and authentic content. The study, which conducted a comprehensive assessment of seven methods, both machine-readable and human-facing, revealed alarming findings: none of the methods were rated as "good," indicating significant hurdles in accurately identifying synthetic content. Despite efforts to implement watermarking and labeling, the study underscores the persistent difficulties faced in combatting the proliferation of AI-generated content. #MozillaFoundation#AIContent#Watermarking