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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #235 · 27.02

Новый любопытный фантастический сериал Severance. По сюжету люди могут добровольно пойти на операцию: им в голову встраивают чип, который на работе отрезает доступ ко всем личным воспоминаниям, чтобы не отвлекаться, а дома отрезает доступ ко всем рабочим воспоминаниям. Грубо говоря, человеку создают искусственное раздвоение личности. Первая личность приходит на работу, а потом по субъективному времени в тот же момент уходит с неё. Вторая личность по субъективным представлениям живёт только на работе и занимается только работой. Конечно, сама идея в таком виде абсурдна — никто не согласится жить на работе и не знать вообще никакой жизни, кроме своего офиса. Всё-таки на работе нам важно понимать, ради чего мы зарабатываем эти деньги. Да и в обычной жизни важна идентификация себя, как профессионала в какой-то сфере. Но мне нравится новизна идеи и нравится то, в каком виде через призму фантастики предлагается поразмышлять о work / life balance. Пока вышло три серии — сериал неспешный и не сказать что переполненный событиями, явно на любителя. Тем не менее, на мой взгляд внимания заслуживает. #fiction

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,