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: #autonomousagents

当前筛选 #autonomousagents清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8556 · 16.09.2025 г., 11:00

🚨 Очень интересная идея в новой работе Google DeepMind - как справиться с ростом ИИ-агентов, которые начинают действовать как самостоятельные игроки в экономике. Если оставить процесс без контроля, такие агенты могут создать собственную экономику, напрямую связанную с человеческой. Это сулит и выгоды, и риски. Авторы предлагают концепцию «песочницы» (sandbox economy) - контролируемого пространства, где агенты могут торговать и координироваться, не нанося вреда рынкам. Вместо выполнения одной задачи, такие агенты могут: ▪ торговать, вести переговоры и заключать сделки без участия человека, ▪ переключаться между индустриями, формировать временные альянсы, ▪ координировать ресурсы в реальном времени. Первые стандарты вроде Agent2Agent и Model Context Protocol уже соединяют агентов между собой, закладывая основу глобальной экономики «машина-машина». Персональные AI-ассистенты вскоре смогут конкурировать и сотрудничать на этих рынках: торговаться за вычислительные мощности, доступ к данным или бронирование поездок - всё в интересах пользователей. Расчёты будут обеспечиваться цифровыми валютами и системами кредитов. 🟢Экономисты предупреждают: такие рынки будут развиваться быстрее человеческой реакции. Цены, сделки и бизнес-модели могут меняться не за месяцы, а за минуты. 🟢Предложения авторов - Использовать рынки и аукционы для честного распределения ресурсов. ▪Вводить миссионные цели — коллективные задачи, согласованные обществом. ▪Создавать систему удостоверений и репутации для агентов. ▪Применять смарт-контракты, аудит и прозрачные вычисления для доверия и контроля над ии. ▪Разрабатывать гибридное регулирование - сочетание технических протоколов и институциональных мер. Если внедрение будет продумано, триллионы машинных часов можно будет направить на решение глобальных задач - от лечения болезней до строительства инфраструктуры. ⚡️Статья: https://arxiv.org/pdf/2509.10147 @ai_machinelearning_big_data #AI#AgentEconomy#DeepMind#AutonomousAgents

Repositorio data science

@repo_science · Post #3282 · 09.06.2023 г., 12:29

#superagi#ai#agi#agents#autonomousagents SuperAGI SuperAGI: An open-source framework for building, managing, and running useful autonomous AI agents. You can run concurrent agents, and add custom tools. The web version will be out soon 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #65048 · 10.04.2026 г., 16:11

🚀 0G Labs Secures $325 Million for Onchain Financial Task Automation 0G Labs has announced its efforts to develop infrastructure for autonomous agents to perform financial tasks onchain. According to NS3.AI, the project has successfully raised approximately $325 million so far. Michael Heinrich, a representative of the company, indicated that significant adoption of semi-autonomous execution is expected to occur within the next 18 to 24 months. Currently, most activities are taking place in testnet environments. #0GLabs#OnchainFinance#FinancialAutomation#AutonomousAgents#Blockchain#Funding#Crypto#Testnet#Fintech#Investment