TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #401 · 15 дек.

Функция asyncio.wait() это еще один способ вызвать множество асинхронных задач. Она работает в нескольких режимах. 1. Самый простой - ждем завершения всех задач async def main(): tasks = [asyncio.create_task(do_it(i)) for i in range(10)] done, pending = await asyncio.wait( tasks, return_when=asyncio.ALL_COMPLETED ) for task in done: try: print(task.result()) except Exception as e: print(e) Очень похоже на gather, но работает не так. ▫️возвращает не результаты, а два сета с объектами Task у которых можно забрать результат через task.result() если они в списке done ▫️не гарантирует порядок результатов так как оба объекта это set ▫️не выбрасывает исключение когда оно появляется, а сохраняет его в Task. Исключение появится когда попробуете забрать резултьтат. 2. Ждем завершения первой задачи, даже если там ошибка. async def main(): tasks = [asyncio.create_task(do_it(i)) for i in range(3)] done, pending = await asyncio.wait( tasks, return_when=asyncio.FIRST_COMPLETED ) # в done может быть несколько задач! for task in done: try: print(task.result()) except Exception as e: print(f"Fail: {e}") # Оставшиеся задачи в pending, как правило, нужно отменить, иначе они будут продолжать работать for task in pending: task.cancel() В сете done будут таски которые успели завершится, причем как успешно так и нет. 3. До первой ошибки. Тоже самое, но с аргументом FIRST_EXCEPTION done, pending = await asyncio.wait( tasks, return_when=asyncio.FIRST_EXCEPTION ) Функция завершается как только первая задача упадет с ошибкой. Учтите, что в любом случае done вы можете обранужить несколько задач, как с ошибками так и успешные. ↗️ Полный листинг примеров здесь #async

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #apachelicense

当前筛选 #apachelicense清除筛选
AI一线|ShareCentre

@ShareCentre · Post #7154 · 03.04.2026 г., 02:34

Google 发布 Gemma 4 开源模型:Apache 2.0 许可,31B 登顶 Arena AI 开源第三 Google DeepMind 于 4 月 2 日正式发布 Gemma 4,迄今最强大的开源模型家族。基于与 Gemini 3 相同的技术构建,专为高级推理和 Agent 工作流打造。全系列首次采用 Apache 2.0 开源许可,完全商用自由。 自初代发布以来,Gemma 已被下载超过 4 亿次,社区衍生出 10 万+变体。 ⚙️ 四款模型 - E2B(Effective 2B):手机/IoT 边缘设备,128K 上下文,支持文本+图像+视频+音频 - E4B(Effective 4B):手机/IoT 边缘设备,128K 上下文,支持文本+图像+视频+音频 - 26B MoE(混合专家):推理时仅激活 3.8B 参数,256K 上下文,Arena AI 开源第 6 - 31B Dense(稠密):最大化质量,256K 上下文,Arena AI 开源第 3,超越 20 倍参数量模型 🔑 核心能力 - 高级推理:多步规划与深度逻辑 - Agent 工作流:原生函数调用、结构化 JSON 输出、系统指令 - 代码生成:高质量离线代码,本地 AI 编程助手 - 多模态:全系列处理图像和视频,E2B/E4B 额外支持音频 - 140+ 语言原生训练 - Apache 2.0 许可:完全商用自由 📎 相关链接 官方博客:https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/ Google AI Studio:https://aistudio.google.com Hugging Face:https://huggingface.co/collections/google/gemma-4 Kaggle:https://www.kaggle.com/models?query=gemma-4&publisher=google #Google#Gemma4#开源模型#ApacheLicense#AI