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: #llamaindex

当前筛选 #llamaindex清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14676 · 06.05.2025 г., 12:00

#jupyter_notebook#agentic_ai#agents#course#huggingface#langchain#llamaindex#smolagents The Hugging Face Agents Course is a free, interactive course that teaches you how to build and deploy AI agents. It's divided into four units, starting with the basics of agents and ending with a final project where you create and test your own agent. You'll learn about frameworks like `smolagents`, `LangGraph`, and `LlamaIndex`, and how to use large language models (LLMs) in your agents. The course benefits you by providing hands-on experience and practical skills in AI agent development, helping you become proficient in creating and deploying AI agents. https://github.com/huggingface/agents-course

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1973 · 22.03.2024 г., 12:01

Привет коллеги! В нашу команду Data Science требуется специалист с глубокими знаниями в области Больших Языковых Моделей (LLM). Мы в поиске Data Scientist или ML Engineer уровня Middle или Senior, который присоединится к нам для работы над проектами, связанными с обработкой естественного языка и разработкой новых приложений на основе LLM. 🔥 Компания: NEOFLEX Опыт работы: от 3 лет 🔥 Город: Любой (возможна работа из за рубежа при наличии Гражданства России и документов для приёма на работу в Российскую компанию по ТК РФ) Формат работы: удалёнка Занятость: full time З/п: от 200 000 - 350 000 net #LLM#NLP#DataScience#удаленка#MLEngineer#чатбот#NLP#RAG#Llama#LangChain#LlamaIndex 🎯Что вас ждет: • Разработка и внедрение решений на основе LLM для различных бизнес-задач. • Анализ и улучшение существующих моделей. • Сотрудничество с командой разработки и курирование R&D проектов. • Возможность влиять на стратегию развития компании и определять перспективные направления исследований искусственного интеллекта. 🎯Кого мы ищем: • Глубокие знания в Python и NLP (прежде всего PyTorch и transformers). • Опыт в разработке и внедрении моделей NLP/LLM (обучение моделей, валидация и оптимизация инференса). • Опыт работы с LLM-агентами. • Сильные аналитические способности, уверенные знания в области машинного обучения и глубокого обучения. 🎯Будет плюсом: • Опыт работы со speech to text и text to speech. • Опыт работы в Computer Vision. • Достижения в соревнованиях. • Желание делиться знаниями. 🎯Нам важно: • Желание участвовать в развитии LLM проектов и способность быстро проверять и внедрять новые технологии. • Умение презентовать свою работу. • Креативный подход к решению задач и способность мыслить за пределами стандартных решений. • Способность работать в команде и вносить значимый вклад в общий успех проекта. 🎯Cтек: LLM, NLP, RAG, Llama, LangChain, LlamaIndex, PyTorch, Python, ReAct, VectorDB Ребята пишите мне в личку кто заинтересовался https://t.me/HelenaList🥰

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3075 · 17.12.2025 г., 15:00

#вакансия#mlops#engineer#llm#vllm#hugginface#rag#embeddings#k8s#docker#deckhouse#Langfuse#LlamaIndex#remote Вакансия: MLOps-инженер Компания: АО СимбирСофт Формат работы: удалёнка Занятость: полная занятость Ищем MLOps инженера в РФ 👨‍💻 🚀 Нам нужен инженер, готовый развивать инфраструктуру LLM-платформы. Твоими задачами станут поддержка и развитие сервисов для больших языковых моделей, интеграция инструментов, настройка мониторингов и обеспечение безопасности данных. 🔍 Опыт работы с: - Большими языковыми моделями (vLLM, TGI, Hugging Face) - Python (FastAPI, скрипты, CLI) - Архитектурой RAG и embedding-моделями - Prometheus/Grafana - Система аутентификации (Keycloak, JWT) - Kubernetes, Docker, CI/CD 💡 Будут полезны знания: - Deckhouse или других дистрибутивов Kubernetes - Langfuse, LlamaIndex, PostgreSQL Vector, Chroma - Принципов MLOps и интеграции сторонних API ✅Условия: - Удаленный формат работы. - Гибкое начало рабочего дня. - Широкий технологический стек, сотни проектов. Можно разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии. - Помогаем прокачаться во всех интересующих направлениях: стать тимлидом, архитектором, разработчиком. - Имеем развитую систему наставничества, проходим сертификацию за счет компании, участвуем в конференциях. Активно обмениваемся опытом, проводим внутренние и внешние митапы, прокачиваем hard и soft skills. Присоединяйся к нам!✨ Если заинтересовала вакансия, буду рада обсудить в тг: https://t.me/gulnara_s28 ʕ ᵔᴥᵔ ʔ