Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #400 · 8 дек.

Три способа выполнить множество задач с asyncio Функция для примера: async def do_it(n): await asyncio.sleep(random.uniform(0.5, 1)) return n 1. Последовательный вызов async def main(): for i in range(100): result = await do_it(i) Такой вызов имеет смысл только тогда, когда результат одной задачи требуется для вызова следующей. Если они независимы, то это антипаттерн, так как аналогичен простому синхронному вызову по очереди. 2. Упорядоченный результат async def main(): tasks = [do_it(i) for i in range(100)] results = await asyncio.gather(*tasks) Выполняет корутины конкурентно и возвращает результат в виде списка. Полезен когда требуется получить результаты в том же порядке в котором задачи отправлены. 3. Результат по мере готовности tasks = [asyncio.create_task(do_it(i)) for i in range(100)] for cor in asyncio.as_completed(tasks): result = await cor Так же выполняет корутины конкурентно, но не гарантирует порядок. Результат возвращается по мере готовности, каждый отдельно. Полезен когда нужно обработать любой ответ как можно скорее. #async

Hashtags

#async

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #hy3dbench

当前筛选 #hy3dbench清除筛选

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9494 · 09.02.2026 г., 10:05

Најди слично Погледај

🌟HY3D-Bench: 22 терабайта отборной 3D-геометрии. Tencent Hunyuan вывалили в опенсорс монструозный пак HY3D-Bench на 22.5 ТБ и это подарок для всех, кто занимается 3D Gen и робототехникой. Датасет разбит на 3 логических куска, каждый под свои задачи: 🟡Full-level Dataset (252K+ мешей, ~11 ТБ) База с полностью замкнутой геометрией, без дырок и non-manifold артефактов, которыми обычно кишат сканы. Все нормализовано и готово к скармливанию в DiT или GAN. В комплекте идут сэмплы точек и мульти-вью рендеры. 🟡Part-level Dataset (240K+ объектов, ~5 ТБ) Мёд для робототехников и тех, кто занимается geometric perception. Тут объекты с семантической сегментацией на части. Если учите сервоприводного друга манипуляциям или хотите генерить объекты кусками - вам сюда. 🟡Synthetic Dataset (125K+ объектов, ~6.5 ТБ) Очевидная синтетика, чтобы закрыть редкие категории, которых нет в обычных датасетах. Охват - 1252 категории. Ждем волну SOAT-level 3D-генераторов, дотюненных на этом наборе. 🟡Arxiv 🟡Датасет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Dataset#HY3DBench#Tencent

Hashtags

#ai #ml #dataset #hy3dbench #tencent