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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #236 · 28.02

Сопоставление с образцом (pattern matching) — сильный механизм языков программирования, который, к сожалению, встречается не так часто. Причём, как в коде разработчиков, так и в поддержке со стороны самого языка. Разработчики на функциональных языках используют этот механизм довольно часто, потому что у них вообще многое определяется статически через правильный подход к системе типов. Разработчики же на императивных языках очень любят огромные многоуровневые ветвления. Есть даже такое понятие «Спагетти-код» — раньше его применяли к коду, перегруженному операторами перехода, но в современном виде это скорее об избытке операторов условия. Pattern matching позволяет накладывать на объекты некоторый трафарет и смотреть, попадают ли они под него. Это не только выглядит лаконичнее и короче, чем дерево условий, но ещё и понятнее с точки зрения восприятия человеком: вот у нас заказ содержит более 10 элементов и при этом стоит более 1000 долларов, значит делаем на него скидку 10 центов. При этом трафарет работает как сортировщик монеток: самая маленькая проваливается в первый паз, следующая по размеру в следующий итд, применение условий идёт сверху вниз. Есть и неявный плюс: такой подход автоматически провоцирует разработчиков проводить проверку на null. Ведь null не может подходить под трафарет «содержит более 10 товаров». К счастью, в C# этот механизм в последних версиях активно развивают и совершенствуют. И это одно из многочисленных преимуществ C# над Java. #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