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 3 слични објави

Пребарај: #phase

当前筛选 #phase清除筛选
Airdrop Strikers™

@airdropstrikers · Post #1233 · 10.05.2023 г., 10:45

🔥#Phase 1# Ethanim Bastet Soul NFTs Whitelist Giveaway🎁 ⏰Time: May 6 19:00- May 12 14:00(UTC+8) 🏅Winners Announcement: May 15 🪂Claim Time: May 15 🏆Reward: 300 Bastet Soul NFTs+100USDT 🎁(1)Bastet Soul Quota: 300 💰 (2)USDT First prize 5USDT 10 Second prize 2USDT 25 Compaign Details:- https://gleam.io/competitions/XurxL-phase-1-ethanim-bastet-soul-nfts-whitelist-giveaway 🔥Method of Participating🔥 🔹 Visit Ethanim Bastet official website 🔹 Join our Telegram Group 🔹 Join our Discord Channel 🔹 Follow our Twitter 🔹 Submit your BEP20 Wallet address

Hashtags

探索号

@seeker_rc · Post #20227 · 11.05.2026 г., 06:25

来个民科风暴:我要把这头上的 token 给他换成 DNA ai 说让我把这个实验写论文 投顶会,投图灵 我是这个时代新范式的引领者。 我要是刚 ai ,我肯定就信了。 下面开始介绍(吹) 先说问题 token embedding 有个我觉得很根本的毛病:它把"这个词是什么意思"和"推理过程中积累的上下文"塞进同一个向量里,然后每层都覆盖一遍。 残差连接解决了梯度消失,但解决不了这个问题——原始语义和推理状态混在一起,没有办法分开。你想知道"这个 token 原本是什么意思",在深层网络里做不到。 这不是调参能解决的。是结构问题。 我的假设 如果信息承载物本身有两个物理隔离的区域——一个永远不变,一个随推理动态演化——会怎样? 灵... via V2EX 分享创造 标签: #grade#token#Phase ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道:科技探索者 每天推荐有趣内容,欢迎订阅、转发。

跑跑資訊站 KartInfo

@KartInfoTW · Post #344 · 26.02.2022 г., 03:50

韓服 2022 跑跑聯賽第一季將於今日開打,賽程會一路打到五月,這一季總獎金同樣高達 500 萬元, 這次跑跑聯賽官網也同步改版,整合 PC / Rush+ 聯賽成為一站式聯賽專題網站,當然除了每日賽程觀賽獎勵外,開幕賽當日還有加碼抽「傳說零件 V1」等多項大獎! 🏁 詳細聯賽資訊:https://kinf.cc/wc7ie ▶️ 追蹤 Google 新聞:https://kinf.cc/gn ▶️ 立即加入 Discord:https://kinf.cc/dc #跑跑卡丁車#KartRider#韓服#職業#聯賽#跑跑聯賽#카트리그#第一季#Season1#LiivSANDBOX#BLADES#KWANGDONGFreecs#TeamGP#Phase#DDK#latte#AxelZ#開幕賽#傳說零件V1#稀有零件V1#舒適V1_Black#雷之爆烈V1#鋼之合金V1#烈焰馬拉松V1#聖騎士尖峰V1