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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #41 · 7.06

Прочитал тут в Твиттере про BeReal — новая соцсеть-стартап. Идея такая: приложение вам каждый день в случайное время высылает пуш, после которого вы в течение 2 минут должны сделать фото "Что я вижу перед собой прямо сейчас". Тупите в комп, бухаете, сидите на толчке — не важно, показывайте друзьям вашу настоящую жизнь без прикрас. Если сделали, то сможете видеть аналогичные фотографии друзей за этот день. Стартап уже оценён инвесторами в 150 миллионов долларов, и вообще вызвал у них там большой интерес. Понятно, тренд должен двигаться в какую-то такую сторону. Не секрет, что в Инстаграме блогеры тратят по полдня на создание "будничного" снимка в духе "Я только проснулась и буду сейчас завтракать". Эта пластмассовая ложь начинает потихоньку утомлять даже самых зашоренных людей. ТикТок — при всей его подростковой туповатости — сделал всё-таки важный шаг от Инстаграма в сторону реализма: видео там сложнее откровенно подделывать, а те, над которыми велась долгая работа по монтажу и подготовке, видны сразу. Но насколько далеко следует зайти? Фотографии в произвольный момент времени — это круто или уныло? Десятки снимков людей за компом на рабочем месте, за рулём в пробке, дома перед сериальчиком, и так далее. 90% населения бОльшую часть времени не занимаются ничем интересным. В 2018 году я пробовал каждый день снимать 1 секунду видео, а потом склеить из этого год (уже показывал вам, но приложу видео к этому посту). Я, конечно же, снимал не случайную секунду, а какую-то такую, которая характеризует день. То, чем я больше всего в этот день занимался. И всё равно там куча моментов в духе "Я сижу перед ноутбуком", "Я иду по улице". Хотя в динамике получилось неплохо, наблюдать за таким каждый день от десятков друзей — как мне кажется — будет скучно. В России сейчас регистрироваться в BeReal нет никакого смысла, но за новостями про сеточку буду следить, посмотрим. #web https://www.youtube.com/watch?v=BRFQ6NMokVM

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