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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1133 · 14.08

Программисты пока могут не бояться ИИ. В Росатоме работать с ИИ-агентами было нельзя, а вот тут в 2ГИС это даже поощряется, и компания сама оплачивает нужные доступы и лицензии. Практически любые модели на выбор, чаты, Copilot и так далее. Поэтому я попробовал выполнять прям настоящую энтерпрайзную работу при поддержке ИИ, и вот что скажу. Во всех рекламах нейросеток говорят о том, как вам эта сетка позволит создать программу по текстовому описанию без разработчиков. Пожалуй, если создавать программу с нуля и аккуратно итеративно описывать требования, это может сработать. Только дело в том, что в реальной разработке мало работы по созданию с нуля и много работы по внедрению фич и исправлению ошибок. А для этого ИИ-агенту нужно, кроме умения хорошо кодить, ещё и знать (и понимать!) предметную область. И тут начинаются проблемы. Во-первых, в большинстве компаний предметная область нигде целиком не формализована в виде какого-то текста, который можно было бы передать в контекст. Я бы сказал, что единственный более-менее полный документ, описывающий предметную область программы — исходный код этой программы. И хорошо, если она сделана по какому-нибудь DDD, а если там хаотичные процедуры с высоким зацеплением? Во-вторых, и это более важно, мы используем свои человеческие навыки и опыт жизни в окружающем мире, чтобы правильно понимать предметную область. Нужно именно что пожить в мире, чтобы понимать, как пить из пресловутого перевёрнутого стакана. И пока моделькам не получается передать всё многообразие человеческого опыта, люди в относительной безопасности. Ну, кроме тех, чья работа это просто кодить без обдумывания. #dev

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,