Y como la mayor parte del tiempo de ejecución lo coge el trabajo real (en lugar de esperar), y el trabajo en un sistema lo realiza una <abbr title = "Central Processing Unit. En español: Unidad Central de Procesamiento."> CPU </abbr>, a estos problemas se les llama "<abbr title="En español: atado a CPU.">CPU bound</abbr>".

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  // +optional
  // +patchMergeKey=type
  // +patchStrategy=merge
  // +listType=atomic
  repeated JobCondition conditions = 1;

  // Represents time when the job controller started processing a job. When a
  // Job is created in the suspended state, this field is not set until the
  // first time it is resumed. This field is reset every time a Job is resumed

		if globalIsDistErasure || globalIsErasure {
			// Heal operations

			// Heal processing endpoint.
			adminRouter.Methods(http.MethodPost).Path(adminVersion + "/heal/").HandlerFunc(adminMiddleware(adminAPI.HealHandler, traceAllFlag))

/// tip

If you use Python 3.9 or above, you don't have to import `List` from `typing`, you can use the same regular `list` type instead.

///

By doing that, your editor can provide support even while processing items from the list:

<img src="/img/python-types/image05.png">

Without types, that's almost impossible to achieve.

Notice that the variable `item` is one of the elements in the list `items`.

		u.Path = path.Clean(u.Path)
		if isEmptyPath(u.Path) {
			return ep, fmt.Errorf("empty or root path is not supported in URL endpoint")
		}

		// On windows having a preceding SlashSeparator will cause problems, if the
		// command line already has C:/<export-folder/ in it. Final resulting
		// path on windows might become C:/C:/ this will cause problems

👉 😐, 🔠 1️⃣ 🧹 (🔌 👆) 🔜 🕹, 🤸 👫 🍕 👨‍🏭.

&amp; 🏆 🛠️ 🕰 ✊ ☑ 👷 (↩️ ⌛), &amp; 👷 💻 ⌛ <abbr title="Central Processing Unit">💽</abbr>, 👫 🤙 👫 ⚠ "💽 🎁".

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⚠ 🖼 💽 🔗 🛠️ 👜 👈 🚚 🏗 🧪 🏭.

🖼:

* **🎧** ⚖️ **🖼 🏭**.
* **💻 👓**: 🖼 ✍ 💯 🔅, 🔠 🔅 ✔️ 3️⃣ 💲 / 🎨, 🏭 👈 🛎 🚚 💻 🕳 🔛 📚 🔅, 🌐 🎏 🕰.

Und da die meiste Ausführungszeit durch tatsächliche Arbeit (anstatt durch Warten) in Anspruch genommen wird und die Arbeit in einem Computer von einer <abbr title="Central Processing Unit – Zentrale Recheneinheit">CPU</abbr> erledigt wird, werden diese Probleme als „CPU-lastig“ („CPU bound“) bezeichnet.

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Et comme la plupart du temps d'exécution est pris par du "vrai" travail (et non de l'attente), et que le travail dans un ordinateur est fait par un <abbr title="Central Processing Unit">CPU</abbr>, ce sont des problèmes dits "CPU bound".

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Des exemples communs d'opérations "CPU bounds" sont les procédés qui requièrent des traitements mathématiques complexes.

Par exemple :

无论是否轮流执行（并发），都需要相同的时间来完成，而你也会完成相同的工作量。

但在这种情况下，如果你能带上 8 名前收银员/厨师，现在是清洁工一起清扫，他们中的每一个人（加上你）都能占据房子的一个区域来清扫，你就可以在额外的帮助下并行的更快地完成所有工作。

在这个场景中，每个清洁工（包括您）都将是一个处理器，完成这个工作的一部分。

由于大多数执行时间是由实际工作（而不是等待）占用的，并且计算机中的工作是由 <abbr title="Central Processing Unit">CPU</abbr> 完成的，所以他们称这些问题为"CPU 密集型"。

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CPU 密集型操作的常见示例是需要复杂的数学处理。

例如：

* **音频**或**图像**处理；
* **计算机视觉**: 一幅图像由数百万像素组成，每个像素有3种颜色值，处理通常需要同时对这些像素进行计算；

    accessible from workers. If the worker fails to read from the `work_dir`, it
    falls back to using RPC for dataset graph transfer.
*   Adds support for a new "distributed_epoch" processing mode. This processing
    mode distributes a dataset across all tf.data workers, instead of having
    each worker process the full dataset. See