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: #meltano

当前筛选 #meltano清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2660 · 11.04.2025 г., 09:35

#ВакансияData Engineer #Meltano#PostgreSQL#Mongodb#Elasticsearch Формат: Удаленный / Гибрид Вилка: от 180 000 рублей до 250 000 рублей net Локация: РФ Привет! 🙂 Меня зовут Евгения и я HR бизнес-партнер в компании Aplaut. Мы - продуктовая MarTech компания для eCommerce, лидер на Российском рынке среди сервисов по управлению UGC. Наши клиенты входят в топ-100 отечественного eCommerce: Спортмастер, Лемана Про (Леруа Мерлен), Эльдорадо, Ситилинк и т.д. Сейчас ищем крутого Data Engineer для нашей продуктовой команды. Твоя задача – совместно с DevOps и аналитиком развивать и совершенствовать архитектуру Data Lake и DWH, создавать и оптимизировать ETL/ELT пайплайны и обеспечивать корректную интеграцию данных из различных источников. Ты активно будешь взаимодействовать с разработчиками, менеджером продукта и своим главным боссом - Техническим директором. Мы работаем по Scrum — у нас короткие спринты, четкие приоритеты и минимум встреч. Задачи: - Разрабатывать, оптимизировать и поддерживать ETL/ELT-процессы на базе Meltano. - Интегрировать данные из REST API, баз данных, файловых хранилищ. - Разрабатывать и поддерживать кастомные Meltano taps и targets. - Работать с PostgreSQL, Mongodb, Elasticsearch и другими хранилищами. - Автоматизировать обработку данных с использованием Dagster. - Оптимизировать производительность data pipelines. - Обеспечивать контроль качества данных, работать с метриками и мониторингом. Мы ждем, что у тебя: - Опыт работы Data Engineer от 2 лет. - Уверенные знания Python и его экосистемы для работы с данными (pandas, SQLAlchemy, requests). - Опыт работы с Meltano (настройка, разработка кастомных taps/targets, интеграция). - Опыт работы с dbt. - Знание SQL и реляционных баз данных (PostgreSQL, MySQL). - Опыт работы с облачными платформами. - Опыт работы с Dagster (настройка и оркестрация data pipelines). - Опыт работы с форматами данных (JSON/Parquet/ Avro/CSV). - Уверенные знания Docker. Как плюс: - Опыт работы с Kafka. - Опыт построения data lake и dwh архитектур. Почему мы? - Мы работаем над собственными продуктами небольшой командой и являемся лидером рынка в сегменте UGC. - У нас прозрачные бизнес-процессы, отсутствие микроменеджмента, минимум бюрократии и свобода в принятии решений. - Ты быстро увидишь результаты своей работы, в отличии от корпораций. - Стремимся к достижению амбициозных целей. Что мы предлагаем: - Аккредитованная ИТ компания. - Официальное оформление по ТК с первого дня, есть возможность оформления как самозанятый. - Гибкий график работы. - Удаленный формат работы для сотрудников из регионов и гибрид для сотрудников из Москвы. - Уютный лофт-офис в 5 минутах пешком от метро Электрозаводская. - Финансирование обучения для сотрудников и профессиональная литература за счет компании. - Возможность использовать sick day вместо больничного 5 дней в году. - Лучшая команда, которая всегда придет на помощь. - Насыщенная корпоративная жизнь. Для связи: @Evgenika_hr