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 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