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: #googledeepmind

当前筛选 #googledeepmind清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8784 · 15.10.2025 г., 19:39

🧬Gemma C2S-Scale 27B помогла учёным найти новый способ борьбы с раком Исследователи из Google Research и Calico применили эту модель, чтобы анализировать активность генов в клетках и искать вещества, усиливающие иммунный отклик против опухолей. В чем сложность: многие опухоли остаются «холодными» - иммунная система их «не замечает». Чтобы обратить это, нужно вызвать экспрессию антигенов (antigen presentation), но делать это точно, только там, где уже есть слабый иммунный сигнал, но не всем клеткам подряд. Gemma смогла предсказать, что комбинация препарата silmitasertib (ингибитор CK2) и низкой дозы интерферона повышает экспрессию MHC-I - это делает “холодные” опухоли более заметными для иммунной системы. 🔬 Результаты лабораторных тестов подтвердили прогноз модели: - совместное применение действительно усилило работу антигенов примерно на 50 % и это может стать основой для новых видов иммунотерапии. Главное достижение: ИИ не просто ускорил анализ данных, а сформулировал новую научную гипотезу, которая нашла подтверждение в реальных экспериментах. Это пример того, как большие модели выходят за рамки генерации текста - они начинают открывать новые лекарства и механизмы действия. 🟠Подробнее: https://blog.google/technology/ai/google-gemma-ai-cancer-therapy-discovery 🟠Статья: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.04.14.648850v2 🟠Github: https://github.com/vandijklab/cell2sentence @ai_machinelearning_big_data #AI#GoogleDeepMind#BioTech