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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #336 · 6.05

Останкино закрыли из-за постоянных угроз минирования. Мне кажется, такие угрозы могут исходить от людей, которые подобным образом хотят устранить источник пропаганды. Что, конечно, очень наивно и глупо. Так что из-за каких-то идиотов не удалось попасть в этот раз. Несколько новых для меня наблюдений про Москву. 1. Я попытался оценить движение, как автомобилист, и, мне показалось, что это жесть. В Питере конечно есть отдельные места, которые и плохо спроектированы, и пользуются большой популярностью у автомобилистов, из-за чего проезжать их — невероятное страдание и почти вечные муки на Земле. Например, Светлановская площадь. Но в Москве водители просто живут в Аду. Чудовищно частая многополосность, толкотня, разметка неочевидной сложности, многоуровневые развязки — я бы в таких условиях автомобиль купил с куда меньшей вероятностью. Хотя, наверное, те, кто живёт тут постоянно, банально привыкли. 2. С парковками, наоборот, какая-то магия. Куда люди девают свои машины? В Москве больше автомобилей, чем в Питере. Но Питер по сравнению с Москвой просто вусмерть запаркованная свалка железа. На Питер в этом отношении буквально невозможно смотреть, причем, как в центре, так и на окраинах. Но в Москве каким-то непостижимым образом этой проблемы нет: улицы чистые и в центре, и в спальных районах. Всегда знал, что нытьё водителей "А где ещё парковаться?" это фейк. Где-то, видимо, можно, если городская администрация имеет волю этим вопросом заниматься. 3. Почти нет каких-то кафешек и подобных бизнесов, вообще нижние этажи зданий очень не развиты. У нас в Питере практически в любой части города нельзя пройти и 20 минут, не наткнувшись на едальню, кондитерскую итд. Здесь же под это могут быть отдельные улицы, но в целом в обычных местах всё очень туго. Мы жили недалеко от ВДНХ, и там на огромный район полтора ноунейм-ресторана, в которых официанты банально не справляются с потоком людей. Интересно, связано ли это с какими-то запретами со стороны города? Гулять по Москве конечно очень круто и приятно, Питеру далеко до такого уровня урбанистики. Но жить в Москве всё ещё не хотел бы. Слишком много всех тут. #travel#life

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