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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #296 · 11.04

Паттерн Декоратор — специальный способ организации модулей в программе, который позволяет подставить какую-то новую функцию прямо в середину цепочки вызовов, тем самым чуть-чуть подкорректировав поведение. Например, в реальном мире очки для чтения это декоратор. Вы ставите их между вашими глазами и текстом. Глобально взаимодействие ваших глаз и текста не меняется: отражённые световые лучи от страницы книги попадают в ваши зрачки, что с очками, что без них. Но очки располагаются посередине: они принимают лучи на вход и преломляют их, передавая дальше вам в глаза уже изменёнными. Важной особенностью является тот факт, что очки можно снять. Они не требуют ни модификации вашего тела, ни модификации книги. Вообще никакие условия не нужны, кроме наличия самих очков. А если вы в линзах, то внешний наблюдатель может даже этого не знать. Класс-декоратор должен быть спроектирован так, чтобы не требовать никаких изменений в объектах, с которыми он работает. Его можно отключить, чаще всего буквально закомментировав одну строку. В примере ниже программа выведет текст "Привет, мир, в натуре.", и вот это дополнение в конце как раз дописано декоратором. Можно убрать или закомментировать подчёркнутую строчку, не трогая остальной код, для всех внешних вызовов сигнатуры останутся теми же самыми, но выводиться будет уже просто "Привет, мир". В декораторы можно прятать логику, которую буквально навешивают поверх основной функции программы. Например, проверку прав на выполнение операции. Перевод на другой язык, логирование, поддержку обратной совместимости при обновлении и так далее. #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