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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1088 · 29.04

Нейросеть очень не любит соблюдать DRY, поэтому её частенько нужно заставлять отдельной командой обернуть повторяющуюся логику в методы, вынести константы в конфиги итд. Но вот еще забавная вещь. Я тут делаю софт для чтения данных по ModbusRTU, и кодом на питоне эмулирую устройство, чтобы читать его потом кодом на сишарпе. У устройства есть 16-битные регистры. Если нужно записать int32 или float, используются два последовательных регистра. В общем, пишу в эмулятор, а при чтении какая-то чушь, все числа другие. Поменял порядок байт, всё равно чушь. Несколько часов отладки. Описываю нейросети проблему, она всякое пытается сделать, и нифига. В основном тоже байты местами меняет, то туда, то обратно. Нет результата. Потом я вычитал сразу пару десятков регистров подряд и вижу, что они смещены на единицу. Проверил: и правда, в эмуляторе пишешь в регистр 2277, а при чтении это число в регистре 2278. Проверил внешней программой: ошибка именно в эмуляторе, читается правильно. Лезу в гитхаб той питоновой библиотеки, которую нейросеть предложила. Нахожу старый закрытый issue с такой же жалобой, а там в ответ: "as intended due to historical reasons...". Сетка даже предположить не могла, что кожаные мешки просто хрень сделали. Даже не смотрела в эту сторону, с её точки зрения библиотека должна была работать без ошибок. Так что пока нейронки не могут, так сказать, думать за пределами коробки, а мы можем. Но когда-нибудь научатся, конечно. #dev

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