TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #83 · 11 мај

У строки в Python есть два очень похожих метода. На столько похожих что кажется они делают одно и тоже. Это метод isdigit() и isnumeric() Давайте посмотрим зачем нам два одинаковых метода? И так ли они одинаковы? Очевидно что isdigit() говорит нам, состоит ли строка только из чисел 0-9 >>> '12'.isdigit() True >>> '12x'.isdigit() False >>> '-12'.isdigit() False >>> '12.5'.isdigit() False Можно предположить что isnumeric() делает более глубокий анализ и распознаёт в строке float или отрицательное число. >>> '15'.isnumeric() True >>> '-15'.isnumeric() False >>> '15.2'.isnumeric() False Нет, всё так же как и с другим методом. В чем же тогда разница? Для начала посмотрим следующие примеры: >>> '5'.isdigit(), '5'.isnumeric() # Обычная цифра 5 # True, True >>> '꧕'.isdigit(), '꧕'.isnumeric() # Яванская 5 # True, True >>> '෩'.isdigit(), '෩'.isnumeric() # Синхала 3 # True, True >>> '৩'.isdigit(), '৩'.isnumeric() # Бенгальская 3 # True, True >>> '༣'.isdigit(), '༣'.isnumeric() # Тибетская 3 # True, True >>> '³'.isdigit(), '³'.isnumeric() # 3 верхний индекс (степень) # True, True >>> '𝟝'.isdigit(), '𝟝'.isnumeric() # Математическая двойная 5 # True, True >>> '๔'.isdigit(), '๔'.isnumeric() # Тайская 4 # True, True >>> '➑'.isdigit(), '➑'.isnumeric() # 8 в круге # True, True А теперь примеры в которых, по мнению Python, результаты не равны >>> '¾'.isdigit(), '¾'.isnumeric() # дробь три четверти # False, True >>> '⅕'.isdigit(), '⅕'.isnumeric() # дробь одна пятая # False, True >>> '𒐶'.isdigit(), '𒐶'.isnumeric() # клинопись 3 # False, True >>> '三'.isdigit(), '三'.isnumeric() # 3 из унифицированной идеограммы # False, True >>> '⑩'.isdigit(), '⑩'.isnumeric() # цифра 10 в круге # False, True >>> 'Ⅳ'.isdigit(), 'Ⅳ'.isnumeric() # Римская 4 # False, True >>> '𑇪'.isdigit(), '𑇪'.isnumeric() # Сенегальская архаическая 10 # False, True >>> '𐌢'.isdigit(), '𐌢'.isnumeric() # Этрусская цифра 10 # False, True >>> 'ↂ'.isdigit(), 'ↂ'.isnumeric() # Римская цифра 10000 # False, True >>> '〇'.isdigit(), '〇'.isnumeric() # Символ ККЯ ноль # False, True Получается, что isdigit() говорит нам, является ли символ десятичной цифрой или спецсимволом, имеющим цифирное значение после преобразования. В свою очередь isnumeric() включает все дополнительные символы юникода которые имеют отношения к числовым и цифровым представлениям. Ну и пара примеров в которых в обоих случаях символ не является числом, это эмодзи. >>> '🕙'.isdigit(), '🕙'.isnumeric() # эмодзи 10 часов # False, False >>> '7️⃣'.isdigit(), '7️⃣'.isnumeric() # эмодзи 7 # False, False Также есть еще один дополнительный и весьма полезный метод isdecimal(). Он нам сообщает, можно ли из указанного символа сделать простую десятичную цифру. То есть сработает ли метод int(x) >>> '෩'.isdecimal(), int('෩') # Синхала 3 # True, 3 >>> '➑'.isdecimal(), int('➑') # 8 в круге # False, ValueError Какие выводы? 🔸 При определении цифры в строке isdigit() подходит лучше чем isnumeric(), но оба не гарантируют успешную конвертацию в int 🔸 Для однозначного определения возможности преобразования строки в int лучше подходит метод isdecimal() 🔸 Для однозначного определения символов 0...9 лучше использовать regex Полный список символов юникода которые определяются как numeric #basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 3 слични објави

Пребарај: #aiandsociety

当前筛选 #aiandsociety清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #84 · 15.08.2023 г., 07:04

House of Lords Deliberates Advanced AI: UK's Ongoing AI Debate Hello, everyone! The UK House of Lords recently engaged in a discussion about advanced AI's ongoing development, addressing potential risks and regulatory strategies. The debate focused on whether the government's March White Paper on AI regulation is still relevant or if new legislation is necessary due to recent developments. The House of Lords' discussion underscores the complexities of overseeing rapidly evolving AI technologies, showcasing the government's dedication to fostering AI innovation while prioritizing public safety and responsible development. #AIRegulation#AIandLaw#AIandSociety

AI & Law

@ai_and_law · Post #438 · 08.11.2024 г., 08:04

Navigating AI Governance in a New Era: Key Insights from the World Economic Forum The World Economic Forum’s report, "Governance in the Age of Generative AI," emphasizes that effective governance of generative AI requires timely and strategic assessments of regulatory frameworks, industry responsibilities, and human rights considerations. To harness AI responsibly, policymakers need to evaluate whether existing laws and regulations meet the distinct risks posed by generative AI. This includes ensuring that protections are in place for vulnerable groups and aligning with international human rights standards. The report also stresses the importance of balancing regulatory caution with the need for innovation. Governments are encouraged to adopt risk-based, agile governance that leverages tech-like dynamism but avoids compromising oversight or human rights. Ultimately, the goal is to foster an AI landscape that supports both public interest and economic innovation through robust risk management, clarified policies, and sustained industry alignment with societal values. #AIGovernance#WEFReport#ResponsibleAI#AIandSociety

AI & Law

@ai_and_law · Post #206 · 04.01.2024 г., 08:04

AI Image-Generators Trained on Explicit Photos of Children Hello everyone! A startling revelation demands immediate attention: popular AI image-generators harbor a concerning flaw, with thousands of explicit images of child abuse embedded in their foundations. This revelation comes from a recent report by the Stanford Internet Observatory, urging swift action to address this deeply troubling aspect of the technology. Hidden within the colossal AI database LAION, a fundamental resource for training leading AI image-making models, are over 3,200 images of suspected child sexual abuse. The watchdog group, in collaboration with anti-abuse charities, brought this disturbing fact to light, emphasizing the urgency for companies to rectify this issue. The material influences AI tools to generate harmful outputs, potentially perpetuating the exploitation of real victims. In response to the report, LAION, an acronym for the Large-scale Artificial Intelligence Open Network, has promptly taken down its datasets, emphasizing a zero-tolerance policy for illegal content. However, this incident underscores broader challenges in the rush to make AI tools accessible, raising questions about the responsibility of developers and platforms in ensuring the ethical use of such technology. The Stanford report calls for decisive measures, including the deletion of training sets derived from LAION and making certain AI models, particularly an older version of Stable Diffusion, less accessible. The report also emphasizes the need for comprehensive filters and collaboration with child safety experts in developing AI datasets. #AILaw#AIethics#AIGeneration#StanfordReport#AIandSociety