TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

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

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #mitcsail

当前筛选 #mitcsail清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #377 · 19.08.2024 г., 07:04

MIT CSAIL Unveils Groundbreaking AI Risk Repository MIT's Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) has launched its first-ever AI Risk Repository, setting a new standard for understanding and managing AI risks. This comprehensive database, encompassing over 700 identified risks from 43 existing frameworks, is poised to become an essential tool for stakeholders across the AI ecosystem. The AI Risk Repository is divided into three key components: ✅ AI Risk Database - a detailed compilation of risks, complete with references. ✅ Causal Taxonomy of AI Risks - an analytical framework that explains how, when, and why these risks manifest. ✅ Domain Taxonomy of AI Risks - categorizes these risks into seven domains and 23 subdomains. This repository offers an invaluable resource for researchers, developers, policymakers, and regulators, providing a unified reference point for identifying, analyzing, and mitigating AI-related risks. #AIandLaw#AIrisks#MITCSAIL#AIregulation#ResponsibleAI