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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #909 · 13.11

На выходных посетил HolyJS — это такая конференция для Frontend-разработчиков. Обратил внимание на то, что уровень технической погруженности докладов был ниже, чем на Joker (конфа по Java), при этом дисперсия интересности более кучная — на HolyJS было существенно больше докладов, которые мне понравились на уровне "хорошо", а на Joker некоторые доклады прям совсем не зашли, и я оценил их на "так себе". Кстати да, у JUG (организатора этих всех IT конференций) такая шкала оценки доклада: Ужасно, Плохо, Так себе, Нормально, Хорошо, Отлично, Супер. Я поставил одну "Так себе", одну "Нормально", одну "Супер" и кучу "Хорошо". Считаю, что оценку "ужасно" можно ставить, если докладчик пришёл бухой и вместо рассказа кидался в зал огрызками яблок. Потому что все доклады проходят отбор, и там не бывает именно критически низкого качества. Бывает, что вам не зашла тема, либо докладчик рассказал не то, что вы ожидали — но это, как мне кажется, не заслуживает оценки "ужасно". Думаю, в большинстве случаев такая оценка это просто эмоции: личная неприязнь к докладчику, либо несогласие с какой-то его идеологической позицией. Я сам "ужасно" никогда не ставлю. При этом на HolyJS было очень много разнообразных по темам и направлениям докладов, и это следствие того, что фронтенд можно исследовать в ширину сильнее, чем какую-нибудь Джаву, которую скорее копают в глубину (и поэтому на Joker доклады технически более сложные). Джава, хоть и запускается на миллионах устройств, делает это примерно одинаково везде. Во фронтенде же куча фреймворков и множество совершенно различных путей приложения: тут тебе и 3D, и процедурка, и сайты, и мобильные приложения, и какие-нибудь киоски, и геймдев, и умные телевизоры. Так что, резюмируя, я бы посоветовал HolyJS как точку входа в конференции для разработчика, если он не строго прилип к какому-то одному стеку. Тем более, честно говоря, для современных программистов знать хотя бы по верхам фронтенд это полезно независимо от основного направления, в котором они работают. #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