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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #788 · 28.03

В 1996 году шведский программист Даниэль Стенберг опубликовал первую версию консольной программы для работы с удалёнными ресурсами (URL). Точнее, технически это была не первая версия, но первая под новым названием — cURL. Тогда, наверное, мало кто мог подумать, что обращаться по URL-адресам, отправлять запросы и скачивать файлы станет настолько востребованным. Сегодня cURL (если точнее, то libcurl) присутствует фактически на любом устройстве, подключённом к интернету, а неделю назад Стенберг отпраздновал 25-летие своего проекта. На Хабре очень интересный перевод авторского пересказа событий за все эти годы. Даниэлю было 27 лет, когда он написал простенькую консольную утилиту, которой пользовался едва ли десяток людей. А сейчас ему 52, в программе уже 155 тысяч строк кода, а пользуются ей миллиарды (хоть даже и не знают об этом). За это время он женился, сменил кучу работ, завёл двоих детей, заслужил титул второго лучшего разработчика Швеции и даже косвенно поучаствовал в посадке зонда на Марс (о чём в его профиле на Гитхабе есть специальная плашка). Стенберг даже получал угрозы убийством из-за того, что его софт применялся хакерами в атаках и краже денег. Вот как вышло — шалость, можно сказать, удалась. Простенький хобби-проект молодого студента стал одним из столпов, на которых зиждется информационная эра. Не сказать, что в cURL есть что-то особенное, просто так вышло, что именно его автор первым задумался о необходимости удобной коммуникации с серверами в сети. Не написал бы он, написал бы кто-нибудь другой. Что не умаляет его заслуг и аккуратного подхода к разработке и улучшению программы на протяжении стольких лет. Кто знает, может быть, кто-нибудь из вас сейчас сидит и пишет маленький хобби-проект, которым через четверть века станет пользоваться весь мир? #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