TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1029 · 17.10

TW: нудный гик-стафф про бытовую технику. Кофемашина в какой-то момент не включила индикатор переполненности контейнера для жмыха. Это странно, поэтому я стал разбираться. Вообще, техника редко глючит непонятным образом и ведет себя хаотично. Всегда есть какая-то причина. При отладке программы это тоже надо всегда помнить. Как машина узнаёт, что контейнер полон? Никак. У контейнера есть герконовый датчик, показывающий факт его установки в корпус. Когда ты его вытаскиваешь, машина думает, что ты его очистил. А дальше программа просто знает, что одинарный кофе наполняет контейнер на X, двойной на 2X, а вместимость nX. Что произошло: я открыл контейнер посмотреть, заполнен ли он целиком. А потом закрыл обратно, не очистив. В оценке уровня жмыха появилась аддитивная погрешность. Если позволить человеку ввести систему в неправильное состояние, он рано или поздно это сделает. Кстати, по той же причине мне нравится DDD как архитектура для энтерпрайз разработки: если всё правильно спроектировать, то программист слоя приложения, который является "пользователем" домена, не сможет сломать состояние сущностей и агрегатов. В общем, в машине не хватило защиты от дурака. Как бы я решал эту задачу? Сходу приходит в голову какой-нибудь оптический датчик в верхней части контейнера. В худшем случае он запачкается и сработает ложно-положительно, что вызовет необходимость для пользователя лишний раз почистить контейнер. Но ТРИЗ намекает нам на другой подход. Можно попробовать полностью исключить появление жмыха. Так устроены, например, капсульные машины. У нас такая была, но перешли на зерновую, потому что вкусный качественный кофе в зёрнах на порядки дешевле, чем в капсулах, а пьем мы его много. Особенно кофе с молоком, для которого в капсулах просто концентрат, а не настоящее молоко. Если исключить жмых нельзя, то нужно сделать его удаление неотъемлемой частью процесса обслуживания машины. Думаю, я бы попробовал объединить конструктивно контейнер для зёрен и для жмыха, и рассчитать объёмы так, чтобы второго хватило на один цикл траты первого. Тогда даже датчики не нужны: кончились зёрна, и ты неизбежно достаешь контейнер и очищаешь. Сфоткал для вас чашечку ароматного капучино. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #predictiveanalytics

当前筛选 #predictiveanalytics清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1684 · 21.09.2023 г., 07:01

#вакансия#job#datascience#mlengineer#research#predictiveanalytics Роль: Middle ML engineer в IDecide Локация компании и заказчика: РФ Работать можно удалённо. Москва или Подмосковье - преимущество с т.з. возможности пересекаться в офисе с командой). Такое есть команда в Иваново. Доход: 200-250К net Отклики присылать: @mipt_nz Статус: есть экспериментальный код модели предсказания оттока клиентов для компании финансового сектора. Модель включает в себя предобработку данных, генерацию фичей, ML модель и rule-based часть. Задачи: Необходимо сделать рефакторинг кода для внедрения в продакшен, для этого: - разобраться в текущем коде модели (в этом помогут текущие разработчики модели); - написать тесты; - переструктурировать код в соответствии со стандартами индустрии (за образец можно взять классы scikit-learn); - сопроводить код комментариями и документацией. Требования: - знание классического ML и python; - опыт написания продакшен кода в ML; - хорошее знание ООП; - знание структуры классов scikit-learn, либо желание разобраться в ней; - базовое владение: git, командная строка linux, docker, понимание сервисной архитектуры. Интересный проект по предсказанию поведения пользователей на основе исторических данных. Присоединяйтесь, ждём Вас в команду 🤗

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64826 · 10.04.2026 г., 02:43

🚀 AI's Impact on Investment and Trading: Insights from Nansen CEO PANews posted on X (formerly Twitter) about a discussion with Nansen CEO Alex Svanevik on the evolving role of AI in investment and trading. Svanevik highlighted that 'smart money 2.0' is transforming into a predictive system, with agent trading expected to surpass human trading by 2028. However, he emphasized the need for users to build a 'trust ladder' before fully relying on trading agents. The conversation also covered the implementation of tools like OpenClaw in enterprise settings, where safety is prioritized over speed. Svanevik shared insights on how the Nansen team utilizes OpenClaw and how AI is reshaping team structures. He noted that 'judgment' is becoming the most scarce resource within AI-native companies. Svanevik further pointed out that low latency, overcoming AI bottlenecks, and open-source solutions will define the next generation of agent infrastructure. #AI#Investment#Trading#FinTech#MachineLearning#PredictiveAnalytics#OpenSource#EnterpriseAI#FinancialTechnology#AlgorithmicTrading