TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #182 · 16 ное.
По аналогии с PEP у Django есть DEP. Самый интересный для меня на данный момент на это DEP 0009: Async-capable Django. Он про то, как будет внедряться поддержка аснихронности. Начиная с версии 3 в Django начали появляться асинхронные плюшки. Это всё еще мало чтобы делать асинхронное приложение, но долгий путь начинается с одного маленького шага! Всё должно пройти в несколько этапов и к 4й версии обещают сделать Django асинхронным! Что это даёт разработчикам в случае если весь фреймворк станет поддерживать async? - Ускорение работы web-приложения? Если правильно писать асинхронный код, то да. - Усложнение кода? Возможно, но фреймворк на то и фреймворк, чтобы прятать сложности где-то внутри. Надеюсь код усложнится не сильно, посмотрим... И когда нам этого ожидать? Судя по этой схемкеDjango 4 выйдет в Декабре 2021 года. А это значит, что у вас есть примерно год чтобы научиться понимать асинхронный код, если еще не умеете😁 #django#pep
Пребарај: #grade
@seeker_rc · Post #20227 · 11.05.2026 г., 06:25
来个民科风暴：我要把这头上的 token 给他换成 DNA ai 说让我把这个实验写论文 投顶会，投图灵 我是这个时代新范式的引领者。 我要是刚 ai ，我肯定就信了。 下面开始介绍（吹） 先说问题 token embedding 有个我觉得很根本的毛病：它把"这个词是什么意思"和"推理过程中积累的上下文"塞进同一个向量里，然后每层都覆盖一遍。 残差连接解决了梯度消失，但解决不了这个问题——原始语义和推理状态混在一起，没有办法分开。你想知道"这个 token 原本是什么意思"，在深层网络里做不到。 这不是调参能解决的。是结构问题。 我的假设 如果信息承载物本身有两个物理隔离的区域——一个永远不变，一个随推理动态演化——会怎样？ 灵... via V2EX 分享创造 标签: #grade#token#Phase ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道：科技探索者 每天推荐有趣内容，欢迎订阅、转发。