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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #32 · 29.05

Попробовал, наконец, разработку на Blazor. Это такой фреймворк под .NET, который позволяет писать фронтенд на C#. Работает он двумя способами: либо собирает весь проект в WebAssembly, и бедный пользователь грузит себе мегабайтную dll, либо устанавливает клиент-серверное соединение через SignalR и шлёт клиенту информацию об обновлённых DOM-элементах. Вот вторую то я и пробовал. Казалось бы — каждое нажатие кнопки требует отправить на сервер запрос и получить ответ. Никогда такого не было! Но субъективно разницы во времени отклика нет (потому что веб и так достаточно медленный, хаха). Фронтенд-часть пишется очень похоже на JSX: вёрстка реактивно вперемешку с кодом. Когда-то я очень ругал React за такой подход, потому что каша. Но нетипизированный JS по-умолчанию каша, а здесь же по факту получается очень удобно: статический анализ не даёт тебе делать ошибки и писать ерунду. Но приятный полноценный язык программирования вместо JavaScript это лишь вишенка на торте. Самое крутое — вся сила серверного кода с полноценной возможностью обращения к базе данных, шеринг моделей данных между сервером и клиентом, и, наконец, Dependency Injection любого серверного модуля в «клиент»! То есть вы не просто пишете одно приложение вместо двух, вы ещё и получаете отсутствие ошибок при каком-нибудь изменении моделей API, когда сервер стал отдавать не то, что ожидает клиент. Вам вообще теперь не нужен API, достаточно закодить нужную функцию на серваке и инжектировать её в нужный фронтенд-модуль. Это супер удобно, супер быстро, супер устойчиво к ошибкам. Теперь не хочется возвращаться даже на вполне крутой Vue 3. Но, система пока новая, она не обросла решениями от комьюнити, а браузерный API всё равно придётся дергать через JavaScript Interop. Для совсем кайфа нужно подождать годик, поскольку развитие идёт довольно быстро. Например, там нет очень нужного в таком деле hot reload, но в .NET 6 он уже анонсирован, и вроде как есть в превью, а релиз в ноябре. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #efficientdet

当前筛选 #efficientdet清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2854 · 08.08.2025 г., 06:05

#вакансия#ML#CV#Engineer#Senior#YOLOv5#YOLOv8#EfficientDet#EfficientNet#ResNet#ViT#DeepLab#ObjectTracking#SQL#Docker#k8s#Remote Senior CV/ML Engineer Всем привет! Наша компания Will9 (резиденты Сколково, ИТ-аккредитация) активно развивает продуктовое направление, в связи с чем мы находимся в поиске Senior CV/ML Engineer в высоконагруженный масштабный продукт для ритейла. Наша компания занимается реализацией проектов для ТОП-3 ритейлеров РФ и работает на рынке более 8 лет. Вам предстоит принять участие в составе команды асов в разработке продукта. Спектр задач довольно широкий – матчинг товаров и ценников, построение облаков эмбеддингов, классифкация, сегментация и детектирование, трекинг объектов, а также непрерывное дообучение в “боевых” условия магазинов на тысячах камер. Мы ждем от вас: ● Более 4 лет опыта полного цикла обучения, развертывания и поддержки систем компьютерного зрения (желательно в ритейле, индустриальной или IoT-сфере) ● Опыт построения пайплайна от сбора данных до инференса в проде: ○ Аугментация, аннотация, выбор модели, обучение, валидация, экспорт, интеграция. ○ Применение Active Learning, Semi-supervised Learning (если аннотация ограничена). ● Практический опыт владения языком Python более 4 лет (основные библиотеки для DS/ML/CV) ● Глубокое знание современных CV-технологий: ○ Object Detection: YOLOv5/v8, SSD, Effi cientDet, Faster R-CNN и др. ○ Image Classifi cation: Effi cientNet, ResNet, ViT и др. ○ Instance/semantic segmentation: Mask R-CNN, DeepLab. ○ Object Tracking. ● Опыт построения и поддержки больших мультиклассовых каталогов: ○ Работа с большим количеством классов (10k+), включая fi ne-grained classifi cation. ○ Оптимизация производительности при inferencing на большом классовом спейсе ● Приветствуется знание систем баз данных (например, PostgreSQL, Infl uxDB) и языка SQL. ● Опыт с микросервисной архитектурой и контейнеризацией (Docker, Kubernetes), а также организации высокопроизводительного инференса (например, DeepStream или Triton Inference Server) ● Практический опыт оптимизации сетей (прунинг, квантизация, дистилляция) будет существенным плюсом Что мы предлагаем: ● Конкурентоспособная заработная плата (170-300k для middle, от 300 до 500к на руки для senior в зависимости от опыта). ● Делаем 2 новых продукта (трекшен от ритейла очень хороший). ● Небольшой эффективный коллектив проектной команды, собранный из профессионалов (A-Team). ● Полностью удаленный формат работы и гибкий график. ● Готовы брать и на проектную деятельность (неполная занятость). 👉 По всем вопросам и с резюме пишите @PrometeiArt