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: #streamingfraud

当前筛选 #streamingfraud清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #394 · 11.09.2024 г., 07:04

Criminal Indictment Exposes $10 Million AI Music Streaming Fraud In a groundbreaking case, a North Carolina musician, Michael Smith, has been indicted for orchestrating a massive streaming fraud scheme that allegedly exploited AI-generated tracks to rake in over $10 million in royalties. This marks the first criminal case involving artificially inflated music streaming, highlighting the emerging risks as AI tools become more embedded in the music industry. Smith is accused of partnering with an AI music company to create a vast library of tracks, which he then fraudulently boosted using a network of bot accounts across major platforms like Spotify, Apple Music, and YouTube Music. The complex scheme, which began in 2017 and continued through 2024, involved deceiving distributors, financial institutions, and even the Mechanical Licensing Collective (MLC), which eventually caught on and halted royalty payments. This case underscores the growing challenge of maintaining integrity in the digital music ecosystem as AI continues to evolve. As the DOJ takes action, the music industry must ramp up efforts to detect and prevent such fraudulent activities to protect legitimate creators and maintain trust in digital platforms. #AI#MusicIndustry#StreamingFraud#DigitalLaw#Copyright