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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #9 · 27.03

Умные колонки, пожалуй, самые недооценённые из устройств нашего времени. В том смысле, что, не имея личного опыта использования, многие люди считают их чем-то совершенно бесполезным и не видят способа применения в своей жизни. Но, получив этот опыт, зачастую остаются очень довольны, а иногда и не понимают, как жили без них. У меня далеко не один знакомый, прошедший по этому пути: кому-то колонку подарили, у кого-то купил другой член семьи, а кого-то даже уговорил на покупку ваш покорный слуга. Во всех без исключения случаях колонка (в отличие, например, от 3D принтера и тем более от VR очков) не пылится где-то на антресолях, а вполне себе используется с завидной регулярностью. Казалось бы, вот вам и ответ на вопрос в заголовке: нужна. Но не всё так просто. Я тоже не случайным образом выбирал, кого именно пытаться уговорить. Давайте разберёмся, когда и зачем есть толк в умной колонке, а попутно посмотрим на новую Яндекс Станцию Макс, которая приехала ко мне. #gadgets#tech https://teletype.in/@clockstackwheels/station-max

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,