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: #metaai

当前筛选 #metaai清除筛选
PHYGITAL+CREATIVE

@phygitalcreative · Post #3065 · 08.06.2023 г., 02:27

Мультимодальный AI Meta: будущее поиска, генерации и взаимодействия с виртуальным миром в 6 типах данных Мультимодальность постепенно проникает в нашу жизнь. Meta AI зарелизила в opensource работу с 6 модальностями, которая не только позволяет работать с текстом, изображениями и видео, но также с инфракрасными изображениями и другими данными, что открывает возможности работы с AR/VR информацией. Вот какие возможности это открывает: Мультимодальный поиск (аля Google, но одновременно по 6 модальностям). Пример: найди виртуальный мир, в котором есть пространство размером с футбольное поле, и в котором были танцующие котики. Арифметические вычисления с векторами. Если раньше "кошка" и "cat" для LLM были одно и то же по смыслу, то теперь 3D-модель кота и слово "cat" будут равносильны, а "3D-модель кота" + слово "счастливый" - фото усов позволит найти видео улыбающегося кота без усов. Кросс-модальная генерация (сейчас отдельно генерируем картинки и видео, а будем генерировать объекты в 6ти модальностях одновременно). Пример: "сгенерируй мне AR-мир с котиками на основе звука, как они мяукают". Исследование Meta AI в области мультимодальности является значительным шагом вперед в развитии AI и открывает новые возможности для работы с разнообразными данными. 📝 Paper: https://dl.fbaipublicfiles.com/imagebind/imagebind-paper.pdf 👨‍💻 Github: https://github.com/facebookresearch/imagebind #ai#multimodal#metaai#ar#vr#llm#opensourсe