TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15503 · Feb 19

#go#coolq#cqhttp#cqhttp_mirai#go#go_cqhttp#golang#group_manager#mirai#mirai_bot#nonebot#onebot#onebot_plugin#onebot_sdk#plugin#qq#qq_bot#qqbot#qqrobot#websocket#zerobot ZeroBot-Plugin is a comprehensive utility plugin collection for the ZeroBot chatbot framework, offering over 100 features across entertainment, management, and productivity categories. The system provides high-priority functions like chat management, sleep tracking, and group administration, alongside mid-tier features such as image generation, music streaming, and game simulations. Users benefit from flexible plugin control—enabling or disabling specific features per group—and dynamic loading capabilities that reduce program size. The platform supports multiple deployment methods, from pre-compiled releases to local compilation, making it accessible whether you prefer ready-to-use binaries or customized builds. With extensive command options, scheduled task triggers, and AI integration, ZeroBot-Plugin transforms group chat management into an automated, entertaining experience while maintaining user control over which features activate in specific communities. https://github.com/FloatTech/ZeroBot-Plugin

Results

2 similar posts found

Search: #predictiveanalytics

当前筛选 #predictiveanalytics清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1684 · 09/21/2023, 07:01 AM

#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 · 04/10/2026, 02:43 AM

🚀 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