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

#async

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #gnn

当前筛选 #gnn清除筛选

Earth&Climate Tech

@earth_climate_tech · Post #343 · 11.07.2023 г., 18:13

Најди слично Погледај

Графовые нейронные сети для моделирования подземной архитектуры Пересматриваю статьи в журнале Mathematical Geosciences и натыкаюсь на довольно частое применение графовых нейронных сетей (Graph Neural Networks - GNN) в геологическом моделировании. Например, прекрасная статья Three-Dimensional Structural Geological Modeling Using Graph Neural Networks Трехмерные геологические модели это основа современного исследования недр для любых целей. Модель нужно построить по обрывкам данных, создать достоверную картинку. Это вообще-то сложно 🤯! Текущий подход - сделать сетку и применять геостатистические методы или машинное обучение для интерполяции внутри сетки. При этом возникают проблемы, когда геология сложная, например куча разломов. По сравнению с традиционными свёрточными нейронными сетями (CNN), GNN не имеют регулярной структуры и допускают сложную структурную информацию и геологические взаимоотношения, открывая новые возможности для моделирования трёхмерных структурных геологических моделей. Архитектура генерирует трехмерные структурные модели, ограниченные разбросанными точечными данными, геологической выборкой и границами (пластами и разломами). Геологическая природа нестркутрна и, возможно, графовые сети в будущем заменят традиционные подходы. На картинке прогноз строения пластов с GNN. #ML#AI#Subsurface_Modeling#GNN

Hashtags

#ml #ai #subsurface_modeling #gnn

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15518 · 24.02.2026 г., 11:30

Најди слично Погледај

#rust#ai#ai_ocr#attention_mechanism#gnn#gnn_model#gnns#graph#graph_neural_networks#llm_inference#low_latency#mincut#neo4j#ocr#onnx#rust#vector#wasm RuVector is a free, open-source vector database that gets smarter with every query. Unlike static databases, it learns from usage via GNN layers, runs LLMs locally with no cloud costs, supports graph queries like Neo4j, scales freely across nodes, and deploys as a single self-booting file (125ms startup). Run with `npx ruvector`. You benefit from faster, more accurate AI search that improves automatically, zero operating costs, full offline/privacy control, and easy scaling—perfect for RAG, agents, or edge apps without vendor lock-in. https://github.com/ruvnet/ruvector

Hashtags

#rust #ai #ai_ocr #attention_mechanism #gnn #gnn_model #gnns #graph #graph_neural_networks #llm_inference #low_latency #mincut #neo4j #ocr #onnx #vector #wasm