TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки
Назад кон каналите

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

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

Погледај објаваПогледај оригинал

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

#release
Резултати

Пронајдени 17 слични објави

Пребарај: #trust

当前筛选 #trust清除筛选
Илья AGI TV 🤖

@ilia_plasma · Post #221 · 16.10.2023 г., 15:14

Најди сличноПогледај

Новый нахваленный дизайн #Trust Wallet Теперь понятно почему #TWT токен упал. Глаза немного болят 😡

Hashtags

#trust#twt
Airdrop3 LTD

@airdrop3ltd · Post #157 · 16.07.2021 г., 17:30

Најди сличноПогледај

DUSD NETWORK #AIRDROP#TRUST WALLET #AIRDROP#META MASK Free 🎁 200 (DUSD) Tokens Reward 🎁 for a referral 50% = 100 (DUSD) ✅Open Trust wallet ✅Go to DApps ✅Copy & Paste Airdrop link below in Dapp Search Box: 👇 Project Link : https://dusd.network/ 👇 Airdrop Link : https://dusd.network/airdrop/index.html 🔹Change network to Smart chain 🔹Click Claim Airdrop (Little $0.18 Fee Required in BNB) Listing Pancakeswap 30th October, 2021. LISTING PRICE: 1 DUSD = 0.3 USD ✅To be listed at coinmarketcap ✅Add custom token: Contract Address: 0x5eba288f8833071ba7cd5c2b356754811c0ce8fb ✅BSCSCAN https://bscscan.com/token/0x5eba288f8833071ba7cd5c2b356754811c0ce8fb ✅TELEGRAM GROUP LINK: https://t.me/dusd_network ✅Twitter LINK https://twitter.com/DusdNetwork ✅Reddit Link https://www.reddit.com/user/DUSD_Network ✅discord.com https://discord.gg/m62cgWbP ✅Youtube https://www.youtube.com/channel/UCKlGuOEocIIwIGh8V2H8DFg ✅Medium https://medium.com/@dusd.network

Hashtags

#airdrop#trust#meta
Mexc Dex Spread Tracker Alerts

@mexcdex · Post #24040 · 15.04.2026 г., 09:21

Најди сличноПогледај

🟢 LONG? #TRUST Spread 8.16% detected 💥 Origin: MEXC (DUMP) [M: -10% VS D: -3%] 💎 Intuition #TRUST_USDT (COPY: TRUST) 🌐 Price DEX $0.09270 🎰 Price MEXC $0.08571 ️⚖️ Max Size: 23K $TRUST ($2K) 💹️ Funding Rate: -0.4395% 🏦 Market Cap: $16.7M 💰 Liquidity: $383K 💸 Vol DEX/MEXC: $243K / $525K ⛓️#BASE Dep: 🟢 (1800) W/d: 🟢 0x6cd905dF2Ed214b22e0d48FF17CD4200C1C6d8A3 ⏳Avg Align Time: 94s 📊Avg Spread / Max / Change: ±5% / ±5% / ±3% 📈Win / Draw / Lose: 1 / 0 / 1 💰Total / Week / 24H Profit: -0% / -3% / -3%

Hashtags

#trust#trust_usdt#base
AI & Law

@ai_and_law · Post #96 · 28.08.2023 г., 07:04

Најди сличноПогледај

Twilio Introduces "Nutrition Labels" to Boost Trust in AI Hello AI&Law society! Twilio, a communication tool services company, is taking a proactive step to enhance transparency and trust in its artificial intelligence services. The company is introducing "nutrition labels" for its AI models, providing information about the data used for training, the purpose of data collection, and more. The labels aim to offer users a clear understanding of how their data will be utilized. The "nutrition labels" highlight key aspects such as which AI models are being employed, whether customer data is used for training, and whether human involvement is integrated. Additionally, Twilio offers an online tool that enables other companies to generate similar labels for their AI products. Twilio's initiative aligns with broader industry efforts to ensure responsible and transparent AI practices. Salesforce, for instance, is also unveiling an acceptable use policy for its generative AI technologies, specifying prohibited practices and emphasizing responsible AI usage. #AI#Transparency#DataPrivacy#Trust#ResponsibleAI#Twilio#Salesforce

Hashtags

#ai#transparency#dataprivacy#trust#responsibleai#twilio#salesforce
AI & Law

@ai_and_law · Post #29 · 15.06.2023 г., 07:04

Најди сличноПогледај

Cybersecurity and AI: mapping key issues in the EU The European Union Agency for Cybersecurity (ENISA) has released a comprehensive report highlighting key cybersecurity issues in the field of artificial intelligence. The report aims to shed light on potential risks and provide guidance for policymakers, businesses, and AI developers. The report identifies several critical areas that require attention. One key concern is the security and integrity of AI systems, emphasizing the need for robust safeguards against unauthorized access, data breaches, and malicious attacks. It also highlights the importance of ensuring the privacy and protection of personal data used in AI processes. Additionally, the report emphasizes the significance of transparent and explainable AI algorithms. Clear accountability and understandable decision-making processes are vital to building trust in AI systems and avoiding potential biases or discrimination. #AI#Cybersecurity#EU#DataProtection#Privacy#Transparency#Trust#Cyberthreats

Hashtags

#ai#cybersecurity#eu#dataprotection#privacy#transparency#trust#cyberthreats
12
← ПретходнаСтраница 1 од 2Следна →