Tomaría la misma cantidad de tiempo terminar con o sin turnos (concurrencia) y habrías hecho la misma cantidad de trabajo.

Pero en este caso, si pudieras traer a los 8 ex-cajeros/cocineros/ahora-limpiadores, y cada uno de ellos (más tú) pudiera tomar una zona de la casa para limpiarla, podrías hacer todo el trabajo en **paralelo**, con la ayuda extra, y terminar mucho antes.

.t\.m/i,isPM:function(e){return"p"===e.charAt(0).toLowerCase()},meridiem:function(e,a,t){return 11<e?t?"p.t.m.":"P.T.M.":t?"a.t.m.":"A.T.M."},calendar:{sameDay:"[Hodia\u016d je] LT",nextDay:"[Morga\u016d je] LT",nextWeek:"dddd[n je] LT",lastDay:"[Hiera\u016d je] LT",lastWeek:"[pasintan] dddd[n je] LT",sameElse:"L"},relativeTime:{future:"post %s",past:"anta\u016d %s",s:"kelkaj sekundoj",ss:"%d sekundoj",m:"unu minuto",mm:"%d minutoj",h:"unu horo",hh:"%d horoj",d:"unu tago",dd:"%d tagoj",M:"unu monato",MM:"%d...

*   `tf.keras`:
    *   In `tf.keras.applications` the name of the "top" layer has been
        standardized to "predictions". This is only a problem if your code
        relies on the exact name of the layer.
    *   Huber loss function has been updated to be consistent with other Keras
        losses. It now computes mean over the last axis of per-sample losses
        before applying the reduction function.