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: #privacyprotection

当前筛选 #privacyprotection清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #27 · 14.06.2023 г., 07:04

Balancing AI regulation and copyright protection: lessons from China's Generative AI Law Kris Shrishak, Senior Fellow at the Irish Council for Civil Liberties, urges the EU to take inspiration from China's draft law on generative AI. Shrishak highlights the EU's progress in regulating AI while underscoring its oversight in addressing the use of copyrighted material. China's draft law stands out for its explicit prohibition of unconsented use of copyright-protected content and personal data for training AI models. Shrishak points out that while the EU has taken steps to address AI risks, it primarily relies on self-assessments by AI developers rather than robust third-party assessments. This approach could potentially lead to enforcement challenges, as seen with the General Data Protection Regulation (GDPR). Learning from China's draft law, the EU can enhance its AI Act by incorporating stricter provisions against unconsented use of copyrighted content and personal data. Implementing third-party assessments and robust enforcement mechanisms will bolster intellectual property rights and privacy protection. #AIRegulation#CopyrightProtection#GenerativeAI#EU#China#DataProtection#Ethics#AIAct#Enforcement#PrivacyProtection