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: #ptsd

当前筛选 #ptsd清除筛选

原来真正“带节奏”的,不只是神经元:杏仁核里的星形胶质细胞正在改写恐惧记忆 一直以来,很多人把星形胶质细胞当成大脑里的“后勤阿姨”——打扫卫生、递递水、维持环境,真正干活的是神经元。但这篇发在 Nature 的研究给了一个很硬的反转:在和恐惧记忆密切相关的基底外侧杏仁核(BLA)里,星形胶质细胞不只是围观群众,而是直接下场参与恐惧记忆的形成、提取,甚至消退。换句话说,你害怕什么、怎么记住这种害怕,背后不只是神经元在“演戏”,星形胶质细胞也在认真“导戏”。 更有意思的是,研究团队发现,这些星形胶质细胞会随着恐惧状态动态变化,像是在实时“读气氛”,并主动影响神经元怎么编码这段记忆。一旦把它们的活动打乱,神经元就没法顺利建立正常的恐惧相关活动模式,整套记忆表征都会受影响。这很重要,因为它提示我们:像 PTSD、焦虑症、恐惧症这些问题,未来也许不一定只能盯着神经元本身,还可以从星形胶质细胞这个新靶点切入。 以前以为它们是脑内保姆,现在发现人家其实还是副导演,关键剧情都在偷偷控场。 📄Nature · Bukalo, Holmes, Halladay et al. · Nature, 2026 #神经科学#星形胶质细胞#恐惧记忆#PTSD#脑科学 🧬频道 | 🧑‍🔬群组 | 📨投稿

生物医学科技前线

@sci_feed · Post #4603 · 04.04.2026 г., 13:00

被忽视的脑细胞可能控制恐惧和PTSD 研究人员发现星形胶质细胞不仅仅是脑中的“支持细胞”,而是参与恐惧记忆的关键角色。它们通过与神经元实时相互作用,帮助形成、回忆和弱化恐惧反应。改变星形胶质细胞的活动直接影响恐惧记忆的强度。这一突破可能导致焦虑相关疾病的全新治疗方… 来源: ScienceDaily | 阅读全文 发布时间: 2026-04-04 19:47 GMT+8(北京时间) #星形胶质细胞#恐惧记忆#PTSD#焦虑相关疾病

America 🇺🇸 News & Politics

@America · Post #10452 · 04.04.2026 г., 13:17

🏥🇺🇸US HOSPITALS OVERWHELMED BY WAR VETERANS 🔹 VA hospitals at 180% capacity treating wounded soldiers from Iran war 🚑 🔹 Medical staff working 16-hour shifts, mandatory overtime across nation 👩‍⚕️ 🔹 PTSD cases skyrocket 400% among returning troops and military families 🧠 🔹 Mental health crisis: suicide hotlines report 200% increase in calls 📞 🔹 Civilian hospitals forced to treat veterans as VA system collapses 🏥 🔹 Medical supply shortage hits ICUs as resources diverted to military 💊 Healthcare system breaking under war casualties burden 😟⚕️ #healthcare#veterans#PTSD#medical @america