Стандартная библиотека asyncio это стандарт (начиная с Py3.4) для работы с асинхронным кодом. Но эта библиотека достаточно низкоуровневая, со своими проблемами, устаревшими подходами.
Чтобы исправить это, были созданы разные обертки и альтернативы с реализацией популярных инструментов и паттернов асинхронного программирования. Это такие библиотеки как:
- trio: улучшает корректность выполнения, не оставляя потерянных корутин при ошибках, то есть предлагает Structured Concurrency из коробки.
- curio: упрощение синтаксиса и читаемости кода, больше похоже на работу с потоками.
- anyio: универсальная обертка над asyncio или trio плюс множество вспомогательных инструментов.
anyio используется в FastAPI как основная библиотека для работы с асинхронным кодом и вызовом синхронного кода из асинхронного.
В общем, рекомендую почитать про возможности anyio, возможно вы более не будете использовать чистый asyncio в своих проектах)
Это совсем не значит что дефолтный asyncio плох, он тоже даёт достаточный для работы функционал и продолжает развиваться. Например, в версии 3.11 появились TaskGroup, с похожим на trio функционалом. Так что он тоже актуален, просто придется больше написать кода самостоятельно.
#libs#async
Мозг и его скорости
#neuroscience
Публикация: Senkowski, D., & Engel, A. K. (2024). Multi-timescale neural dynamics for multisensory integration. Nature Reviews Neuroscience, 1-18.
Наш мозг обрабатывает информацию, поступающую от разных органов чувств. Эта обработка не осуществляется изолированно: например, мы лучше понимаем речь (слуховая модальность), если наблюдаем за движением губ собеседника (зрительная модальность), и т. д. Объединение процессов такой обработки называется мультисенсорной интеграцией. Недавно в “Nature Reviews Neuroscience” появилась статья про её нейрональные механизмы.
Важной особенностью этого процесса является то, что он осуществляется на разных временных масштабах. Упрощённо: базовая сенсорная обработка происходит на небольших временных масштабах, а высокоуровневые процессы — на более длительных.
Что определяет эти временные масштабы? Синхронная активность нейронов в разных частотных диапазонах — ритмы мозга или осцилляции. Они задействуются в следующих сценариях.
✨Модуляция амплитуды. Мультисенсорная интеграция сопровождается изменениями в мощности ритмов. Например, была установлена связь быстрой обработки мультисенсорных стимулов с мощностью гамма-ритма, а более сложных процессов (например, аудиовизуальной обработки речи) — с низкими частотами. Впрочем, это не означает, что иерархия мультисенсорной обработки линейно опирается на частоту таким образом, что высокие частоты связаны исключительно с простейшей сенсорной обработкой. Важно обращать внимание на то, какие области мозга генерируют эти ритмы: например, мультисенсорная интеграция может модулировать высокочастотные ритмы не только в сенсорных областях, но и в ассоциативных.
✨Фазовый сброс (Phase resetting). Предъявление стимула в одной модальности может “обнулить” фазу осцилляций, отвечающих за процессы уже в другой модальности. Например, предъявление тактильного стимула обезьяне может приводить к сбросу фазы осцилляций в широком диапазоне частот (от 1 до 100 Гц) в слуховой коре, причем меньше чем через 100 мс после предъявления стимула. Этот механизм упреждающе может облегчать дальнейшую интеграцию предъявленного стимула в обработку уже другими системами.
✨Ритмическая привязка (Entrainment). Стимуляция одной сенсорной системы на заданной частоте может индуцировать соответствующие осцилляции в другой системе. В частности, если предъявлять звуковые стимулы с частотой 3 Гц, можно наблюдать осцилляторную активность на этой же частоте в зрительной коре. А при предъявлении двух конкурирующих звуковых потоков целевые звуковые стимулы распознаются легче, если предъявлять зрительные стимулы, не относящиеся к задаче, но по временной динамике соотносимые с целевыми звуками.
✨Функциональная связность. (Functional coupling). Осцилляции из функционально различных областей могут синхронизоваться на уровне фаз или огибающих. Например, синхронизация бета-ритма между височными и лобно-теменными областями наблюдается при эффекте Мак-Гурка (если вы не знакомы с этим эффектом, можете пройти по ссылке и мультисенсорно забыться). Важно также, что связность может устанавливаться и между разными ритмами: например, медленные осцилляции могут модулировать высокие.
Указанные выше механизмы касаются обработки уже предъявленного стимула. Но важно не забывать и про спонтанную активность незадолго до предъявления стимула. В частности, повышенная мощность спонтанного бета-ритма может предсказывать степень выраженности иллюзии Мак-Гурка, т. е. и предрасположенность к мультисенсорной интеграции в целом.
Также следует отметить, что в мозге имеют место процессы, не привязанные к временному масштабу (scale-free dynamics). Они не задействуют фиксированные частоты и не регулярны. Эту динамику связывают с состоянием критичности, в котором физическая система (мозг) наиболее подвержена изменениям во внешней среде. Соответственно, эти процессы могут влиять на то, с какой лёгкостью происходят ранее описанные фазовые сбросы или ритмические привязки, а также гибкость мультисенсорной интеграции в целом. Но это требует отдельных исследований.
#neuroscience
Definitely weird. The authors used DNN to capture the firing behaviors of cortical neurons.
- A single hidden layer DNN (can you even call it Deep NN in this case?) can capture the neuronal activity without NMDA but with AMPA.
- With NMDA, the neuron requires more than 1 layer.
This paper *stops* here.
WTH this is?
Let's go back to the foundations of statistical learning. What the author is looking for is a separation of "stimulation" space. The "stimulation" space is basically a very simple time series (Poissonic) space. We just need to map inputs back to the same space but with different feature values. Since the feature space is so small, we will absolutely fit everything if we increase the expressing power of the DNN.
The thing is, we already know that NMDA-based synapses require more expressing power and we have very interpretable and good mathematical models for this... This research provides neither better predictability nor interpretability. Well done...
Maybe you have different opinions, prove me wrong.
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/613141v2
Мозг и его скорости
#neuroscience
Публикация: Senkowski, D., & Engel, A. K. (2024). Multi-timescale neural dynamics for multisensory integration. Nature Reviews Neuroscience, 1-18.
Наш мозг обрабатывает информацию, поступающую от разных органов чувств. Эта обработка не осуществляется изолированно: например, мы лучше понимаем речь (слуховая модальность), если наблюдаем за движением губ собеседника (зрительная модальность), и т. д. Объединение процессов такой обработки называется мультисенсорной интеграцией. Недавно в “Nature Reviews Neuroscience” появилась статья про её нейрональные механизмы.
Важной особенностью этого процесса является то, что он осуществляется на разных временных масштабах. Упрощённо: базовая сенсорная обработка происходит на небольших временных масштабах, а высокоуровневые процессы — на более длительных.
Что определяет эти временные масштабы? Синхронная активность нейронов в разных частотных диапазонах — ритмы мозга или осцилляции. Они задействуются в следующих сценариях.
✨Модуляция амплитуды. Мультисенсорная интеграция сопровождается изменениями в мощности ритмов. Например, была установлена связь быстрой обработки мультисенсорных стимулов с мощностью гамма-ритма, а более сложных процессов (например, аудиовизуальной обработки речи) — с низкими частотами. Впрочем, это не означает, что иерархия мультисенсорной обработки линейно опирается на частоту таким образом, что высокие частоты связаны исключительно с простейшей сенсорной обработкой. Важно обращать внимание на то, какие области мозга генерируют эти ритмы: например, мультисенсорная интеграция может модулировать высокочастотные ритмы не только в сенсорных областях, но и в ассоциативных.
✨Фазовый сброс (Phase resetting). Предъявление стимула в одной модальности может “обнулить” фазу осцилляций, отвечающих за процессы уже в другой модальности. Например, предъявление тактильного стимула обезьяне может приводить к сбросу фазы осцилляций в широком диапазоне частот (от 1 до 100 Гц) в слуховой коре, причем меньше чем через 100 мс после предъявления стимула. Этот механизм упреждающе может облегчать дальнейшую интеграцию предъявленного стимула в обработку уже другими системами.
✨Ритмическая привязка (Entrainment). Стимуляция одной сенсорной системы на заданной частоте может индуцировать соответствующие осцилляции в другой системе. В частности, если предъявлять звуковые стимулы с частотой 3 Гц, можно наблюдать осцилляторную активность на этой же частоте в зрительной коре. А при предъявлении двух конкурирующих звуковых потоков целевые звуковые стимулы распознаются легче, если предъявлять зрительные стимулы, не относящиеся к задаче, но по временной динамике соотносимые с целевыми звуками.
✨Функциональная связность. (Functional coupling). Осцилляции из функционально различных областей могут синхронизоваться на уровне фаз или огибающих. Например, синхронизация бета-ритма между височными и лобно-теменными областями наблюдается при эффекте Мак-Гурка (если вы не знакомы с этим эффектом, можете пройти по ссылке и мультисенсорно забыться). Важно также, что связность может устанавливаться и между разными ритмами: например, медленные осцилляции могут модулировать высокие.
Указанные выше механизмы касаются обработки уже предъявленного стимула. Но важно не забывать и про спонтанную активность незадолго до предъявления стимула. В частности, повышенная мощность спонтанного бета-ритма может предсказывать степень выраженности иллюзии Мак-Гурка, т. е. и предрасположенность к мультисенсорной интеграции в целом.
Также следует отметить, что в мозге имеют место процессы, не привязанные к временному масштабу (scale-free dynamics). Они не задействуют фиксированные частоты и не регулярны. Эту динамику связывают с состоянием критичности, в котором физическая система (мозг) наиболее подвержена изменениям во внешней среде. Соответственно, эти процессы могут влиять на то, с какой лёгкостью происходят ранее описанные фазовые сбросы или ритмические привязки, а также гибкость мультисенсорной интеграции в целом. Но это требует отдельных исследований.
#neuroscience
Source:
https://science.sciencemag.org/content/370/6523/1410.full
A gatekeeper for learning
> Upon learning a hippocampus-dependent associative task, perirhinal inputs might act as a gate to modulate the excitability of apical dendrites and the impact of the feedback stream on layer 5 pyramidal neurons of the primary somatosensory cortex.
😲 In some sense, perirhinal inputs are like config files for learning.
🌎 The phenomenon of synesthesia allows some people to experience a blending of senses—like seeing colors when hearing music or tasting flavors from words. This rare trait reveals how flexible and interconnected the human brain’s sensory pathways can be. ✨
#neuroscience⚡#consciousness⚡#perception
👉subscribe Interesting Planet
🌎 Humans can perceive their own thoughts by using the brain’s “default mode network” (DMN), a group of regions active during self-reflection and daydreaming. The DMN uses up to 20% of the brain’s total energy when awake. ✨
#brain⚡#consciousness⚡#neuroscience
👉subscribe Interesting Planet
👉more Channels
🌎 Consciousness studies reveal that some patients in vegetative states still show minimal awareness. Brain scans detect distinct patterns when they are asked to imagine specific activities. These brain responses resemble those of healthy people, showing hidden layers of awareness even without outward signs. ✨
#brain⚡#consciousness⚡#neuroscience
👉subscribe Interesting Planet
👉more Channels
🌎 Brains process language mostly on the left side, but imaging studies reveal that understanding jokes or irony also activates areas on the right. This pattern appears in over 90% of right-handed people. ✨
#brain⚡#neuroscience⚡#consciousness
👉subscribe Interesting Planet
👉more Channels
🌎 The phenomenon of "predictive coding" means your brain constantly generates guesses about what's coming next, allowing you to react faster to new information. This system helps you interpret sights, sounds, and even social cues by comparing real signals to expectations, updating your perception in real time. Brain scans show this process is most active in the cerebral cortex. ✨
#brain⚡#neuroscience⚡#consciousness
👉subscribe Interesting Planet
👉more Channels
🌎 The brain’s default mode network activates when you daydream or let your mind wander. This network is involved in self-reflection and retrieving personal memories. MRI studies show it consumes nearly as much energy as active, focused thinking. ✨
#brain⚡#consciousness⚡#neuroscience
👉subscribe Interesting Planet
👉more Channels
🌎 Locked inside your skull, the human brain contains over 86 billion neurons. These nerve cells communicate through trillions of connections, forming complex circuits that create consciousness. Remarkably, all our thoughts, memories, and perceptions arise from electrical and chemical signals passing between these tiny cells. ✨
#brain⚡#neuroscience⚡#consciousness
👉subscribe Interesting Planet