TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #164 · 14 окт.

🙄Разминка для ума! Треугольник Серпинского, интересная фигура которую построить достаточно просто. Алгоритм такой: 1. создаём любые 3 точки на плоскости 2. из этих точек случайно выбираем любую, как начальную 3. случайно выбираем любую точку из этих же трёх точек как цель 4. перемещаемся в сторону цели на половину расстояния 5. повторяем бесконечно с пункта 3 Если сделать достаточно много итераций то вырисовывается интересная фигура. Треугольник, в который вписаны более мелкие треугольники. Это самый настоящий фрактал! Я собрал пример построения такой фигуры на базе Qt. 🌎 Код можно посмотреть здесь. С помощью paintEvent я рисую точки по озвученному алгоритму. Каждые 10 секунд либо по клику на виджете строится следующий треугольник. Особенности примера: 🔸 Атрибут Qt.WA_OpaquePaintEvent позволяет сохранить то, что было нарисовано в прошлой итерации. Таким образом мы видим постепенное наполнение точек а не мелькающую одну точку. 🔸QTimer позволяет создавать отложенные вызовы один раз или с повторением через интервал. 🔸QColor.fromHsv() позволяет создать рандомный но предсказуемый цвет с помощью HSV схемы. Не слишком светлый и не слишком тёмный но всегда с разный. Рандомизации подвергается только смещение по цветовому кругу (Hue), яркость (Value) и насыщенность (Saturation) можно контролировать отдельно в своих пределах или оставить статичными. Обычный рандом цвета по RGB не даёт такой предсказуемый результат. 🔸 Каждый новый цикл с новым треугольником предварительно затемняет предыдущие через этот вызов painter.fillRect(rec, QColor(0, 0, 0, 100)) То есть полупрозрачный цвет. Таким образом, чем старше треугольник, тем он темней. Если сделать виджет фулскрин, то у нас получится некий ScreenSaver))) 🔸 Да, я знаю, что рисование в Qt не самый лучший способ сделать этот пример) Скорее всего самый НЕподходящий. Попробуйте сделать тоже самое но другими средствами. #qt#source#tricks

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #adhoc

当前筛选 #adhoc清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2140 · 04.06.2024 г., 12:04

#вакансия Data analyst / Data scientist, Москва VK Реклама — одно из ключевых подразделений в VK. Ежедневно наши сервисы охватывают более 140 млн пользователей в России и странах СНГ. Более 100 тыс. рекламодателей каждый день запускают рекламные кампании у нас и находят своих клиентов. Мы — команда ML внутри VK Рекламы, отвечаем за её качество, чтобы пользователи могли увидеть наиболее подходящую им рекламу, а рекламодатели потратить свои бюджеты наиболее эффективно. Основная задача нашего направления — проверять гипотезы, искать инсайты и точки роста эффективности и впоследствии внедрять их в прод. У нас идёт полный ML-цикл от проработки гипотезы до проведения экспериментов и внедрения фич в продакшен. Результаты нашей работы напрямую влияют на эффективность такого большого продукта, как VK Реклама. Команда ad hoc аналитики занимается проверкой гипотез и поиском точек роста. Тестирует гипотезы в реальных экспериментах и оценивает изменения. Мы ищем в команду сильных аналитиков, совместными усилиями будем проводить различные аналитические исследования для повышения эффективности нашего продукта. Задачи: • Анализ больших данных для поиска потенциальных точек роста и выдвижения гипотез; • ad hoc аналитика, поиски зависимостей в данных; • проверка гипотез, поиск узких мест, донесение результатов до прода; • оптимизация моделей рекламного аукциона и моделей ранжирования пользователей; • проведение и статоценка экспериментов; • разработка и автоматизация отчётности; • сбор, обработка и дальнейшее использование больших данных. Требования: • Хорошее знание SQL (сложные запросы, порядок выполнения операций) — нужно написать не просто запрос, а оптимальный запрос, который сможет отработать на действительно больших данных; • знание Python для анализа данных; библиотеки Pandas, Numpy — нужно будет сделать анализ данных, проработать гипотезы и правильно их визуализировать. Недостаточно просто найти какой-то паттерн — нужно его правильно представить наружу; • работа с системами больших данных будет большим плюсом (Hadoop, PySpark); • хорошее понимание матстатистики; • анализ данных с учётом сезонности, поиски аномалий и выбросов в данных. Будет плюсом: • Опыт работы с ClickHouse, Hadoop, Git, Jenkins; • работа с инструментами BI-отчётности, понимание ETL-инструментов (делаем автоматические отчёты, готовим для них данные, настраиваем выгрузки и другое). ✍️ Отправить CV и по всем вопросам: https://t.me/olkony #ds#adhoc#analytics#ml#mailru#vk#adtech#sql#python#pandas#numpy#pysprak#hadoop#mathstat#clickhouse#гибрид#remote#middle#senior