TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #421 · 23 мар.

Мы используем Makefile думая, что нет альтернатив, что это стандарт и всё такое. Но make это не запускалка команд, а система сборки. Мы фактически используем его не по назначению. И на самом деле альтернатива есть! Некоторое время назад я открыл для себя прекрасный инструмент - just. Он решает все проблемы make. just - это не система сборки как make, это именно исполнитель команд! Больше никаких Phony Targets и табуляций, привет нормальный синтаксис и передача аргументов!!! 😎 ⭐️Что умеет just: ✅ Автодокументирование команд Не нужно делать отдельную команду с докой, просто добавь комментарий # команда сборки build: ... $ just --list Available recipes: build # команда сборки Команда с именем default запускается по умолчанию если не указано другое, так что я обычно делаю так: default: just --list Теперь просто выполняем just и получаем доку из текущего файла. ✅ Удобная работа с переменными окружения # загрузить из .env set dotenv-load # глобальная переменная export PYTHONPATH := "./src" # переменная для команды test $TESTUNG="true": pytest ✅ Передача аргументов build target: @echo 'Build {{target}}...' команда запуска $ just build dev # Build dev... ✅ Выбор интерпретатора прямо в команде Пример с инлайн-скриптом на python: system: #!/usr/bin/env python3 import platform print(platform.system()) Эта же функция позволит выполнить скрипт как одну команду вместо перезапуска шела для каждой строки foo: #!/usr/bin/env sh for file in ls .; do echo $file done ✅ Выполнение команды в определенной директории. Можно указать как релятивный путь так и абсолютный [working-directory: 'backend'] build: docker compose build Также можно задать рабочую директорию глобально Там еще много интересного: - поддержка функций - автокомплиты и интеграции - экспрешены - алиасы команд - группировка команд - альтернативы команды под разные ОС - импорт других just-файлов - цветной вывод - ... и другие штуковины! Так что вперёд - ➡️ читать доку! Репозиторий: ➡️https://github.com/casey/just Статья: ➡️https://www.chicks.net/reference/file_formats/just/ ЗЫ. Кажется, на Makefile я уже не вернусь) #tools

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #lpu

当前筛选 #lpu清除筛选
经济信息联播

@eco_cn · Post #30006 · 18.03.2026 г., 03:41

在GTC 2026主题演讲结束后,英伟达CEO黄仁勋接受了Stratechery创始人Ben Thompson的专访: AI在过去一年跨越了一个关键门槛——推理能力的提升使模型首次开始产生真实的经济价值,而编程代理的爆发则是这一转变最清晰的体现。 生成式AI早期因幻觉问题难以商业化,而推理能力的引入使模型得以通过反思、检索与搜索实现"落地",进而从提供信息跃升为真正完成任务。"搜索是一项没有人付费的服务,原因在于获取信息的门槛不足以让人掏钱。 在技术层面,由Vera Rubin GPU处理高FLOP的注意力计算,由Groq的 #LPU 架构承担需要极高token速率与极低延迟的部分。 黄仁勋将AI代理的工具使用分为两类: 一类是结构化工具,包括CLI、API和数据库查询; 另一类是非结构化工具,包括需要模型通过多模态感知操作网页界面的PC端应用。#英伟达 在两条路径上均有布局。

经济信息联播

@eco_cn · Post #29990 · 18.03.2026 г., 01:25

华尔街点评GTC: #英伟达 GTC大会释放核心信号:AI算力的商业逻辑正在发生根本性重构——Token已成为新的大宗商品,而算力即收入。 美银认为,Blackwell系统相较上一代Hopper已实现每Token成本降低高达35倍,即将推出的Rubin系列有望在此基础上再降低2至35倍,这种持续压缩的Token成本曲线,是驱动需求规模化扩张的根本动力。 高盛快评,价值高达1万亿美元的数据中心 #AIDC 营收订单,远超市场普遍预期,有助于消除投资者对于AI资本开支可能已达“峰值”的担忧。其次,英伟达推出了Groq的LPX机架系统,此举进一步巩固了对推理市场的战略承诺。 郭明錤:2026至2027年 #LPU 出货量预计达400至500万台,较历史年产量暴增10倍。机架密度从64跃至256单元,背后的 #PCB 供应链同步迎来新周期——WUS印制电路或成最大赢家。