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: #touchdesigner

当前筛选 #touchdesigner清除筛选

#TouchDesigner, #TD Моя мечта и цель создать инструмент для проектирования искусственных нервных схем подобно той которую можно увидеть в фильме "Ева: Искусственный разум". В фильме инженер по искусственному интеллекту используя придуманный шоураннерами редактор настройки ИИ, в основе которого граф вершины которого отражают различные психические качества и их настройки: любопытство, настойчивость, привязанность и т.д. Подобно этому в моём воображении формируется редактор в котором возможно настраивать различные области мозга и связи между ними: облсти коры, мозжечка, ментальная карта таламуса, центры потребностей и удовольствия. В поисках интерфейсных решений я наткнулся на TouchDesigner (TD), это программа для дизайнеров благодаря ей создаются различные крутые инсталляции, где требуйся динамика. Её особенность программирование с помощью специальных нод и организации связей между ними, внутри ноды может быть код или заранее подготовленный алгоритм. TD отвечает главному моему принципу - это визуализация и наглядность. Внутри каждой ноды есть отображение того, что происходит внутри неё. И конечно это работа в реалтайме, пришло врем решать задачи в реалтайме... Конечно, TD это не создан для задач машинного обучения, в нём есть некоторые ограничения для моей работы, но это будет некий прототип, где я отработаю некоторые механики. Здесь есть ноды GLSL, а значит быстрые вычисления на GPU, есть нода python и сила numpy. Во первых, я переношу некоторые свои алгоритмы в TD, пока только в начале. Это послужит началом и прообразом инструмента к которому я стремлюсь, таким же удобным и доступным как TD. Возможно сочетание с тем, что я делал в CogFLUX (https://belkinandrey.github.io/), базовые безусловные рефлексы возможно настроить на нейронах, а когнитивные вычисления на нодах более высокого порядка с заготовленными алгоритмами. Причем всё может работать совместно. Под хэштегом #TouchDesigner и #TD буду выкладывать этот прогресс. Сейчас на видео самый простой алгоритм кластеризации из статьи https://habr.com/ru/articles/709350/