От многопоточных вычислений переходим к распределённым. То есть вычисления, происходящие на нескольких компьютерах.
Конечно, в зависимости от задачи, вы можете взять готовые решения вроде CGRU или Deadline для рендеринга, charm4py или Dask для ML, или замутить что-то на AWS С2. Но хотелось бы чего-то попроще, попитоничней что ли)
А ведь в Python есть средства "из коробки" для синхронизации нескольких процессов на разных хостах.
Вот простой пример кода, который синхронизирует работу двух процессов на разных компьютерах.
В этом случае используется процесс-посредник, который является синхронизирующим сервером.
В примере создаётся некий Manager, который шарит общую для клиентов очередь. Все подключившиеся могут что-то в неё писать или забирать.
В моём коде один процесс что-то "считает" и складывает в очередь, другой забирает и продолжает какие-то свои "расчёты".
Если у вас есть несколько машин, то можете попробовать это запустить по сети (нужно заменить 'localhost' на IP-адрес сервера). Но и на локальной машине сработает.
Gist 🌎
#libs#source#tricks
#Kalshi
Kalshi заранее заблокирует торговлю для спортсменов и политиков
Kalshi собирается заранее ограничить доступ к рынкам для спортсменов, тренеров, судей и других участников спортивных событий. Аналогичный запрет введут и для политиков в рынках, связанных с их собственными кампаниями.
Раньше такие сделки уже запрещались правилами платформы, но теперь Kalshi хочет не просто запрещать их формально, а технически не допускать до торгов с самого начала. Для этого компания подключает внешних подрядчиков, включая IC360, чтобы проверять таких пользователей еще на этапе регистрации.
Шаг идет на фоне растущего давления на рынки прогнозов из-за риска инсайда и манипуляций. В тот же день Polymarket ужесточил свои правила добросовестности рынка, а в Сенате США внесли законопроект, который должен запретить регулируемым CFTC площадкам рынки на спорт и казино.
⚡️ Breaking: #Kalshi is set to launch crypto trading with perpetual futures on April 27!
The #CFTC-regulated prediction market giant is entering the crypto derivatives space, offering perpetual contracts for continuous trading on $BTC, $ETH, and more.
🚀 Ставки сделаны: Gemini — фаворит гонки ИИ к концу 2025 года
Трейдеры на платформе прогнозов Kalshi уверенно ставят на победу Google Gemini в гонке искусственного интеллекта. 59% участников считают, что именно эта модель станет ведущей к концу 2025 года, оставив позади ChatGPT (20%) и Grok (14%). Общий оборот рынка превысил $7,4 млн, а итоги подведут 31 декабря 2025 года на основе данных рейтинга LM Arena.
Почему именно Gemini? Модель лидирует в ключевых бенчмарках (текст, поиск, разработка), демонстрирует превосходную скорость обработки и глубоко интегрирована в экосистему Google. В то время как конкуренты сталкиваются с проблемами: OpenAI — с критикой новых версий, Grok — со скандалами, а такие сильные игроки, как DeepSeek, — с высокими затратами и инфраструктурными вызовами, что мешает им удержать рыночное внимание.
#ИИ#Gemini#Kalshi#прогнозы
Пс. Картинка сделана ChatGPT на основании данного поста, понятно, почему не он первый? Очень похоже на ляпы в презентации Gpt-5.
https://t.me/semasci