TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #270 · 9 јул.

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

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #tinyml

当前筛选 #tinyml清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15239 · 21.10.2025 г., 11:30

#python#artificial_intelligence#cloud_ml#computer_systems#courseware#deep_learning#edge_machine_learning#embedded_ml#machine_learning#machine_learning_systems#mobile_ml#textbook#tinyml You can learn how to build real-world AI systems from start to finish with an open-source textbook originally from Harvard University. It teaches you not just how to train AI models but how to design scalable systems, manage data pipelines, deploy models in production, monitor them continuously, and optimize for devices like phones or IoT gadgets. This helps you become an engineer who can create efficient, reliable, and sustainable AI systems that work well in practice. The book offers hands-on labs, community support, and free online access, making it easier to gain practical skills in machine learning systems engineering. https://github.com/harvard-edge/cs249r_book