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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #757 · 4.02

Увидел рекламу курса пилота квадрокоптеров от Skillbox. Если прочитать внимательно, то становится понятно, что этот курс чисто онлайновый, а, значит, дают там теорию и пилотирование в симуляторе. Я уже давно довольно хорошо летаю в симуляторе, а вот в реальности плохо. По крайней мере, если бы я вышел с таким умением после платного курса, я бы считал этот курс неудачным. Первый раз, когда я вышел "в поле" после симулятора, я едва смог приземлиться, не сломав дрон. Никакой симулятор не даёт 100% похожести на реальный мир, и в симуляторе гораздо проще рисковать. Пожалуй, со стороны школы нормально было бы запустить платные уроки с инструктором, который физически выезжает с тобой на точки. В идеале, чтобы сама школа построила тренировочную полосу с воротами и рамками, и даже выдавала какое-то оборудование. Но онлайн-курс это полная туфта. Если программированию учат таким же образом, то я примерно понимаю претензии к этим школам. #drone

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,