TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #402 · 22 дек.
Отдельно разберём TaskGroup, который пришел на замену gather в Python 3.11. Ключевые отличия ▫️create_task() возвращает объект asyncio.Task, у которого есть соответствюущие методы управления. То есть у нас больше контроля ▫️это контекстный менеджер, который гарантирует что все таски будут остановлены по выходу из контекста ▫️ошибка автоматически отменяет незавершенные задачи, ▫️except* передает нам ExceptionGroup, в котором каждую ошибку можно обработать отдельно import asyncio import random async def do_it() -> str: if random.random() < 0.1: raise ValueError('Oops') delay = random.uniform(0.5, 1.5) await asyncio.sleep(delay) return delay async def main(): try: async with asyncio.TaskGroup() as tg: for _ in range(10): tasks.append(tg.create_task(do_it())) for t in tasks: print(t.result()) except *ValueError as e: for err in e.exceptions: print(err) asyncio.run(main()) Рекомендую изучить страницу Coroutines and Tasks из документации, где представлено больше интересных примеров и механизмов - таймауты - отмена задач - создание задач из другого потока #async
Hashtags
Пребарај: #andrewng
@abmedia_news · Post #23855 · 14.04.2026 г., 03:00
【🚀 AI 人工智慧｜Andrew Ng：AI 讓寫程式變簡單，但「決定做什麼」正成為新瓶頸 】 #AIagent#AndrewNg 📍 請見報導： https://abmedia.io/andrew-ng-product-management-bottleneck-ai-coding-future 🥳 [活動] LBank 推出 80,000 美元新用戶獎勵，慶祝與 Nobody Sausage 達成品牌合作！
@abmedia_news · Post #24571 · 13.05.2026 г., 10:30
【🤖 AI 人工智慧｜Andrew Ng：「AI 不會引發失業大潮」、軟體業徵才仍熱】 #AI失業#AndrewNg DeepLearning.AI 創辦人 Andrew Ng 於 5 月 12 日發文反對 AI 導致大規模失業，指出 jobpocalypse 恐懼正逐漸退去。 他揭露 SaaS 廠商將定價錨定員工薪資，同時指出軟體開發與數據科學徵才數據依然強勁。相對於失業敘事，他更看好 AI jobapalooza 盛會，呼籲停止不負責任的誇大宣傳。 📍閱讀全文： https://abmedia.io/andrew-ng-no-ai-jobpocalypse-jobapalooza-may-2026 📍 訂閱鏈新聞頻道：https://linktr.ee/abmedia.io
@ai_machinelearning_big_data · Post #8713 · 07.10.2025 г., 18:06
🧠 Новый курс от Andrew Ng - Agentic AI! Создание AI-агентов становится одной из самых востребованных профессий на рынке. Теперь вы можете научиться этом на курсе. Курс научит вас реализовывать четыре ключевых паттерна дизайна агентов: - Reflection - как агент анализирует свои ответы и улучшает их - Tool use - модель выбирает, какие инструменты использовать (поиск, почта, календарь, код и т.д.) - **Planning**- ИИ планирует и разбивает задачу на подзадачи - Multi-agent collaboration - взаимодействие нескольких агентов, как сотрудников в команде Andrew Ng делает акцент на оценке (evals) и анализе ошибок - ключевых навыках для успешной отладки агентных систем. В курсе есть практика, где можно создадите deep research-агента, который умеет искать, синтезировать и формировать отчёты, применяя все эти паттерны. 🟢Особенности курса: - Все уроки и код на Python - Очень подробно и пошагало объяснены все вунтренности - В курсе рассматриваются для самые популярные фреймворками для создания ИИ агентнов 🟢Формат: self-paced (проходите курс в удобном для себя темпе) Требование для учащихся - базовые знания Python 🟠Записаться:https://deeplearning.ai/courses/agentic-ai/ @ai_machinelearning_big_data #AI#AgenticAI#AndrewNg#DeepLearningAI#AIagents