Emiley jhon

Когда мы пишем код, мы хотим, чтобы он казался чистым и простым. Писать одно и то же снова и снова кажется маленьким провалом. Хороший код должен экономить время и усилия. Python очень хорошо понимает это чувство. Вот почему он дает нам умные инструменты, чтобы сократить повторения и сделать повседневное кодирование проще.

Долгое время многие новички писали код, который работал, но казался тяжелым. Они использовали длинные имена переменных, а затем снова писали то же имя на той же строке. Эта привычка тратит энергию и замедляет обучение. Она также делает код длиннее, чем нужно. Python посмотрел на этот шаблон и предложил лучший способ.

Plasma Finance продолжает расти как простая и мощная DeFi-платформа и теперь полностью поддерживает Optimism Layer 2. Это обновление приносит более быстрые транзакции, более низкие затраты и более плавный опыт для пользователей, которые хотят легкий доступ к децентрализованным финансам в одном месте.

С поддержкой Optimism пользователи могут обменивать и торговать токенами с помощью HyperDEX, который автоматически находит лучшие цены на поддерживаемых сетях. Пользователи также могут перемещать активы с существующих поддерживаемых цепей в Optimism за один простой шаг. Управление портфелем позволяет пользователям отслеживать и управлять всеми своими крипто- и DeFi-активами с одной панели управления без путаницы.

Gata работает с Walrus над созданием открытой системы выполнения для ИИ. Этот партнерский проект направлен на снижение стоимости данных и реализацию децентрализованного ИИ в масштабах, ранее недоступных. Gata разрабатывает инструменты для обучения ИИ, инференса и создания данных. Walrus сейчас является основным слоем данных, поддерживающим эту работу в экосистеме Sui.

Walrus будет поддерживать основной продукт Gata под названием DataAgent. DataAgent — это децентрализованная фабрика данных, работающая на основе искусственного интеллекта. Ее может использовать каждый, имея только браузер. Пользователи могут предоставлять неиспользуемую вычислительную мощность и помогать создавать синтетические данные, необходимые для обучения моделей ИИ. Это делает разработку ИИ доступной для большего числа людей, а не только для крупных компаний.

Walrus официально запустил Quilt — новую функцию, разработанную для изменения способа хранения небольших файлов в масштабах. С момента запуска основной сети Walrus сообщество быстро росло. Разработчики используют Walrus творчески, и его принятие продолжает расти. Сегодня Walrus уже поддерживает сотни проектов и хранит огромное количество данных для создателей по всему Web3.

Walrus был создан как глобальный слой данных для создателей на блокчейне. Многие проекты перешли на Walrus, потому что старые варианты хранения данных были медленными, дорогими или трудными для проверки. Команды, работающие над цифровыми медиа, инструментами ИИ, новостными платформами и библиотеками дизайна, выбрали Walrus, потому что он быстрый, гибкий и легко доверять.

FLock io работает с Walrus над созданием более безопасного и приватного способа обучения моделей ИИ. Этот партнерский проект направлен на предоставление людям контроля над своими данными, одновременно позволяя открытое и совместное развитие ИИ. Walrus сейчас является основным слоем данных для FLock io в экосистеме Sui. Вместе они стремятся поддержать сообщественный подход к ИИ с высокой степенью безопасности и простоты.

FLock io известен как децентрализованная платформа для обучения ИИ. Она позволяет людям обучать и владеть моделями ИИ, не жертвуя личными данными. Вместо того чтобы собирать всю информацию в одном месте, используется совместный метод обучения, при котором пользователи сохраняют данные у себя. Walrus отлично вписывается в эту идею, предлагая децентрализованное хранение данных с сильной поддержкой конфиденциальности.

Оператор кашалота был добавлен в Python в октябре 2019 года. Он позволяет разработчикам присваивать значение и использовать его в одной строке. Многие люди отреагировали на него сильной негативной реакцией. Некоторые сказали, что он запутанный или трудно читаемый. Другие отказались использовать его вообще. Со временем эта тревога усилилась, и даже современные инструменты начали избегать его. Но проблема не в кашалоте. Проблема в плохом использовании.

В этой статье объясняется, почему кашалот может быть полезным и дружелюбным, если использовать его правильно. В ней также приводятся простые правила, чтобы ваш код оставался легким для чтения как для вас, так и для других в будущем.