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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #674 · 30.11

ВК проводит опросы в ленте. До этого был "Много ли рекламы?", я покрутил, и ответил, что не слишком много. Хотя на самом деле нужно спрашивать не о количестве, а о релевантности: ВК ругают за постоянные наплывы инфоцыган, и одна реклама инфоцыганина хуже, чем пять реклам IT-конференций. А тут вот про публикации. Сначала поставил единицу по старой памяти, но, опять же, покрутил ленту, и понял, что мусора из пабликов мало. Возможно, я сам молодец, и просто так хорошо всё настроил. Что до записей друзей, то в объёме всей ленты их нормальное количество, но в абсолютных величинах мало — из 700+ людей что-то пишут человек пять, и то, раз в неделю. Хотя вот тот же Лебедев в последнем видео рассказал, что стал активно вести ВК. Не знаю, будет ли возрождение ВК и/или текстового интернета. Кажется, поезд всё равно уже ушёл, и для того, и для другого. #web

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,