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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #484 · 4.08

Екатеринбург мне совсем не понравился, да простят меня его жители, если кто-нибудь из вас читает этот блог. Во-первых, у города будто бы не хватает идентичности. Вот Петрозаводск это урбанистический центр карельского колорита, наполнен связанными с этим мелочами. Салехард — оазис в ледяной пустыне, очень красивый и новенький, потому что нетронутый массами. Казань славится своей особенной архитектурой, храмами. В Нижнем Новгороде интересный рельеф и бинарное деление. В общем, почти везде, где я был, чувствовал особенный дух города. Про столицы и говорить нечего. А Екатеринбург выглядит так, будто бы толпа людей понастроила в разное время здесь всего подряд, кто во что горазд. Никакой единой архитектурной мысли: треугольные ларьки рядом с промышленной советской застройкой, а между ними дом с лепниной, завешенной строительной сеткой. Во-вторых, и это куда неприятнее — за городом совсем не следят, не приводят его в порядок. Очень много исписанных стен. Не какой-нибудь красивый стритарт (такой встречается, но очень очень редко), а просто мазня и грязь, даже на центральных улицах. Очень много разрухи: отколотые углы, обвалившиеся стены, трещины, выбитая брусчатка. Да, много строек, и это значит, что какое-то развитие идёт. Но часть строек заброшены. Некоторые инициативы совсем странные: в куче мест вырвиглазной краской на тротуаре нанесена разметка, как мы поняли, чтобы сделать вид, будто там есть велодорожка. Но смотрится это не лучше, чем вышеупомянутый вандализм с надписями на стенах. Бывает нанесено прямо по брусчатке как попало или, например, в десяти сантиметрах от бордюра, потому что, видимо, задание нарисовать линию дали, а о наличии пространства под это никто не задумался. Конечно, в центре есть места, которые сделаны очень хорошо: чисто, красиво, интересно с точки зрения архитектуры и урбанистики. Но на город с населением почти полтора миллиона одна крутая набережная и один крутой микрорайон это довольно мало. Обидно для четвёртого по величине города в стране. #travel

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