TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #269 · 7 јул.

­Возможно, стоит пояснить разницу между синхронизацией из thread/process-safe и синхронизацией с помощью Lock🤔 Наша задача — заставить разные процессы и потоки обращаться к базе данных (или любым другим ресурсам) последовательно. Чтобы не случилось так называемого race condition, то есть состояние гонки. Это когда разные потоки или процессы пытаются одновременно что-то сделать с одним и тем же ресурсом. В этом случае нам нужна какая-то логика ограничения. Пока один процесс не завершил своё действие, другие не могут получить доступ к ресурсу. Так вот, thread-safe и process-safe означает что отдельно взятые операции записи в БД гарантированно будут последовательны. Запросы из разных процессов или потоков выстроятся в очередь и не будут мешать друг другу. Лучше всего когда этот блок реализован на уровне БД в виде атомарных операций или ещё как-то. Но зачем нам тогда еще дополнительный Lock? Этот способ синхронизации используется когда процесс никак не укладывается в одно действие и должен сделать множество операций прежде чем дать доступ следующему. В этом случае процесс ставит некий глобальный Lock на ресурс и никто другой, даже получив законное право на доступ, не может ничего сделать. Все ждут пока этот Lock не будет снят. Это решается на уровне приложения и правильность реализации полностью в вашей ответственности. Например, если забыли разблокировать или сделали перекрёстный Lock (Deadlock как на картинке), то всё зависнет в бесконечном ожидании. #basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #contentlabelling

当前筛选 #contentlabelling清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #782 · 11.03.2026 г., 07:04

🇪🇺European Commission Releases Second Draft of AI Content Labelling Code The European Commission has published the second draft of a voluntary Code of Practice intended to help providers and deployers comply with transparency obligations under Article 50 of the AI Act. The article requires marking and labelling of AI-generated content. The updated draft reflects feedback collected in January 2026 from hundreds of stakeholders across industry, academia, and civil society, as well as input from EU Member States and representatives of the European Parliament. The revised code is designed to reduce compliance burden while promoting open standards and the use of a common EU icon for AI-generated content. It is structured in two sections: the first addresses marking and detection obligations for generative AI system providers, introducing greater flexibility and clearer guidance; the second focuses on deployers, covering labelling of deepfakes and AI-generated text related to matters of public interest with a more practice-oriented approach. Public feedback on the draft is open until 30 March 2026. The final version of the code is expected by early June 2026, while the transparency obligations under Article 50 of the AI Act will become applicable on 2 August 2026. #AIAct#AIRegulation#AIGovernance#Transparency#Deepfakes#ContentLabelling#EUlaw