TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1085 · 10.04

Вышел трейлер «Киллербота» по серии книг, о которой я вам рассказывал. Выглядит прямо очень многообещающе. Apple TV+ весьма неоднозначный стриминг, потому что часть вещей он сильно испоганил по сравнению с первоисточником (например, «Основание», о чём я тоже писал), а часть вещей вышли превосходными («Silo» очень хорош, хотя, говорят, что книги ещё на голову круче, у меня уже в очереди на прочтение). В «Киллерботе», как в продукте современной западной писательницы, и так хватает повестки и порой странноватого юмора и странноватых же намёков (возьмём взаимоотношения главного героя с кораблём, например). Так что Apple TV+ не смогут сделать что-то сильно хуже за счёт woke-надстроек — в этом смысле современный роман устойчивее к издевательствам, чем классический труд Азимова полувековой давности. А всё остальное Apple делает хорошо: дорого, со вкусом, с хорошей постановкой. Ждём выхода 16-го мая, в общем. #fiction https://www.youtube.com/watch?v=vEioDeOiqEs

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #parallelism

当前筛选 #parallelism清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #118 · 08.08.2016 г., 11:44

https://docs.python.org/3/library/multiprocessing.html multiprocessing is a package that supports spawning processes using an API similar to the threading module. The multiprocessing package offers both local and remote concurrency, effectively side-stepping the Global Interpreter Lock by using subprocesses instead of threads. Due to this, the multiprocessing module allows the programmer to fully leverage multiple processors on a given machine. It runs on both Unix and Windows. The #multiprocessing module also introduces #APIs which do not have analogs in the #threading#module. A prime example of this is the Pool object which offers a convenient means of parallelizing the execution of a function across multiple input values, distributing the input data across processes (data #parallelism). The following example demonstrates the common practice of defining such functions in a module so that child processes can successfully import that module. This basic example of data parallelism using Pool,