TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #396 · 9 окт.

7.09.2025 состоялся релизPithon 3.14! На фоне хайпа про NoGIL всё позабыли про другие фичи. Особенно про Multiple Interpreters, который обещает изоляцию процессов но с эффективностью потоков! На сколько действительно это будет эффективно мы узнаем позже, потому что сейчас это лишь первый релиз с ограничениями и недоработками. Но что там про NoGIL? Теперь этот режим не экспериментальный, а официально поддерживаемый, но опциональный. Чтобы запустить без GIL нужна специальная сборка. И перед стартом нужно объявить переменную PYTHON_GIL=0 Для вас я собрал готовый репозиторий где достаточно запустить скрпит, который всё сделает: ▫️ соберет релизный Python 3.14 в новый Docker-образ ▫️ запустит тесты в контейнере (GIL, NoGIL, MultiInterpreter) ▫️ распечатает результаты Тест очень простой, усложняйте сами) Вот какие результаты у меня: === Running ThreadPoolExecutor GIL ON TOTAL TIME: 45.48 seconds === Running ThreadPoolExecutor GIL OFF TOTAL TIME: 6.14 seconds === Running basic Thread GIL ON TOTAL TIME: 45.54 seconds === Running basic Thread GIL OFF TOTAL TIME: 4.74 seconds === Running with Multi Interpreter TOTAL TIME: 18.30 seconds Если сравнивать GIL и NoGIL, то на мои 32 ядра прирост х7-x10 (почему не х32? 🤷). При этом нам обещают что скорости будут расти с новыми релизами. Режим без GIL похож (визуально) на async, тоже параллельно, тоже не по порядку. Но это не IO! и от того некоторый диссонанс в голове 😵‍💫, нас учили не так! Интересно, что чистый Thread работает быстрей чем ThreadPoolExecutor без GIL. Ну и где-то плачет один адепт мульти-интерпретаторов😭 Теперь нужно искать где они могут пригодиться с такой-то скоростью. Скорее всего своя область применения найдется. Отдельно я затестил память и вот что вышло на 32 потока: ThreadPoolExecutor GIL ON 305.228 MB ThreadPoolExecutor GIL OFF 500.176 MB basic Thread GIL ON 90.668 MB basic Thread GIL OFF 472.444 MB with Multi Interpreter 1267.788 MB Пока не знаю как к этому относиться) В целом - радует направление развития! #release

Hashtags

Резултати

Пронајдени 4 слични објави

Пребарај: #hypothesis

当前筛选 #hypothesis清除筛选
ALL About RSS

@AboutRss · Post #727 · 23.07.2020 г., 01:00

支持 RSS 的 #开源 全网备注/评论 #服务#Hypothesis 借助 Hypothes.is 的浏览器扩展,你可以收藏任何网上公开的文字,并配以自己的备注或评论。如果你的备注/评论是公开发布的话,它将出现在 Hypothes.is 的官方 feed 里。而且可以通过 RSS feed 订阅某个标签或某个用户的公开评论。详见: https://web.hypothes.is/help/atom-rss-feeds-for-annotations/ 有了 RSS ,玩法就多了。比如这位,把 Ta 自己的评论集成到了其 WordPress 博客中: https://boffosocko.com/2020/05/30/hypothes-is-annotations-to-wordpress-via-rss/ 发现于 https://twitter.com/ChrisAldrich/status/1267205421787316224

Ebm_base

@ebm_base · Post #313 · 07.10.2023 г., 16:00

СМЕШАЙ И (НЕ) ДЕЛАЙ Я уже рассказывал о гипотезах (1 часть, 2 часть), но теперь я решил связать это с показателем p-value и случайными ошибками (также известными как ⍺ и β или ошибки I и II рода) 🤯 Большинство медицинских исследований делается в рамках проверки значимости нулевой гипотезы (Null Hypothesis Significance Testing, NHST). Принцип предполагает, что мы проверяем нулевую гипотезу (Н0), а затем принимаем решение отвергать ее или нет. Но часто в этой концепции неосознанно соединяют 2 метода: Фишера и Нейрона-Пирсона 🍸 1) Подход Фишера Он позволяет рассчитать вероятность получить такой или более экстремальный результат в исследовании при условии, что Н0 верна. Что-то это напоминает... Верно! Это и есть определение p-value 🔥 Мы проверяем насколько вероятно наши полученные данные соответствуют заранее сформулированной Н0. Если не соответствуют, то отвергаем Н0. Т.е. мы просто оцениваем суммарную/кумулятивную вероятность в конкретном исследовании. Низкое значение p указывает только на несоответствие Н0 полученным данным, оно не может быть интерпретировано как доказательство в пользу конкретной альтернативной гипотезы (Н1) 🤔 "No isolated experiment, however significant in itself, can suffice for the experimental demonstration of any natural phenomenon" 2) Подход Неймана и Пирсона Это "игра в долгую", когда на основе предполагаемой величины эффекта выдвигаются Н0 и Н1. При этом с определенной вероятностью можно получить разные варианты результатов, в т.ч. ошибки I рода (⍺; ложноположительный; отклонить Н0, когда она верна) и II рода (β; ложноотрицательный; не отклонить Н0, когда она неверна) 🤖 В этом методе мы лишь предполагаем вероятности (грубо, пытаемся их контролировать/предсказать), но допустили их в конкретном исследовании или нет, не знаем. Т.е. только при многократном тестировании гипотез мы увидим частоту ошибок и сможем принять решение 📊 Эти 2 подхода часто ошибочно смешивают для простоты принятия решений (отклонить Н0), но в своей сути они разные 🎭 📍Когда заранее планируется эксперимент, исследователи пытаются контролировать вероятность ошибок (долгосрочная вероятность), для этого рассчитывают размер выборки. А когда уже получены результаты, то можно лишь рассчитать текущую вероятность получить такие или более экстремальные результаты, если бы Н0 была верна, но при этом нельзя быть уверенным, что мы не допускаем ошибку I или II рода. Однако, когда есть несколько исследований, тестирующих одну Н0, то возможно получится увидеть в каком из них допущена случайная ошибка (опять долгосрочная вероятность). Графически различия подходов можно увидеть на рис.1 При этом, мы не можем "доказать" гипотезу (ни нулевую, ни альтернативную), для этого нужно использовать другие методы (например, Байесовский подход) 🥵 Помните, не путайте и не давайте себя путать. Если хочется разбираться в статистике, читать "критически" статьи, то нужно учиться разбираться в основах (глупо читать книгу без знания алфавита, фонетики, грамматики, орфографии) 📖 А в статистике основ дох... много 😁 @ebm_base #ebm_statisica#ebm_base#hypothesis

djangoproject

@djangoproject · Post #178 · 30.09.2016 г., 07:22

#Hypothesis is a Python library for creating #unit_tests which are simpler to write and more powerful when run, finding edge cases in your code you wouldn’t have thought to look for. It is stable, powerful and easy to add to any existing #test suite. #unittest https://hypothesis.readthedocs.io/en/latest/

dopingpong

@dopingram · Post #1890 · 15.08.2022 г., 11:50

Впоследствии стеклянные сферы-шлемы под воздействием стихии и времени были полностью уничтожены. И только недавно обнаруженный документ проливает свет на происхождение и первоначальную задумку данного скульптурного комплекса. Аборигены, обладавшие утерянными ныне технологиями, воздвигли памятник инопланетянам, открывшим их остров задолго до европейцев. Doping Pong создали новую картину на основе дорожной зарисовки, не сохранившейся до наших дней, но описанной однажды в дневнике путешественника. Набросок, сопровождаемый единственной фразой, как будто озвучивал одного из изображённых героев, указывающего на небо и с уверенностью заявляющего: «Однажды они вернутся!» Что это – картина-гипотеза или картина-документ –решать вам. #dopingpong#history#aliens #моаи#пасха#островпасхи#головыостровапасхи#trip#science#theory#document#hypothesis#russianart#archeology#easter#island#tour