TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #175 · 30 окт.

В прошлом посте говоря "Все вызовы теперь одинаковы" я несколько слукавил. Всё-таки есть в этом зоопарке версий некоторая несовместимость вызов которой просто так не унифицировать. Эти моменты вынесены в отдельный модуль QtCompat (compatibility). Там не так много функций но они довольно полезны. Этот модуль содержит унификаци модуля shiboken2, функций loadUi, translate и несколько переименованных функций классов или изменённую сигнатуру аргументов и возвращаемых значений. Это единственное исключение из правила когда вам потребуется где-то изменить свой код кроме импортов и этот код не похож на обычный код PySide2. Например, в PyQt4 и PySide есть метод QHeaderView.setResizeMode Для PyQt5 и PySide2 они были благополучно переименованы в QHeaderView.setSectionResizeMode Чтобы применить этот метод следует использовать такой код from Qt import QtCompath header = self.horizontalHeader() QtCompat.QHeaderView.setSectionResizeMode(header, QtWidgets.QHeaderView.Fixed) Унификация загрузки UI файлов: # PySide2 from PySide2.QtUiTools import QUiLoader loader = QUiLoader() widget = loader.load(ui_file) # PyQt5 from PyQt5 import uic widget = uic.loadUi(ui_file) # Qt.py from Qt import QtCompat widget = QtCompat.loadUi(ui_file) Хорошо что таких моментов не много и их легко запомнить. Полный список можно посмотреть в таблице. #qt#tricks

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #datasolutionsarchitect

当前筛选 #datasolutionsarchitect清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2689 · 22.04.2025 г., 09:31

#DataSolutionsArchitect#AISolutionsArchitect#MLops#ml Компания JTI (Japan Tobacco International) находится в поиске Архитектора информационных решений Формат работы: гибрид, Москва Сити, полная занятость Чем Вы будете заниматься: - Разрабатывать и внедрять архитектуру Data и AI и обеспечивать создание инфраструктуры. - ⁠Обеспечивать надлежащее управление и поддержку любого компонента в экосистеме; - Обеспечивать производительность ML-моделей (обновление данных, запуск моделей, получение и передача результатов любым получателям); - Обеспечивать интеграцию и доступность данных для любых проектов Data и ML - ⁠Источники данных -> DWH - ⁠DWH -> ML-проекты - ⁠Результаты ML-модели -> DWH - Обеспечивать хорошую производительность любой опубликованной ML-модели; - Внедрять DevOps, MLOps, DataOps в рамках соответствующих инициатив; - Обеспечивать техническое управление в соответствии с глобальными политиками и процедурами. Мы ожидаем от Вас: - 6+ лет опыта работы в области ИТ с фокусом на разработку и развитие платформ данных, ML, AI; - Опыт ведения проектов по внедрению платформ данных с фокусом на крупные компоненты хранения данных, расположенные в облачной и локальной инфраструктуре; - Опыт ведения проектов генеративного ИИ/традиционных решений ML и обладание знаниями сетевой/облачной архитектуры; - Опыт работы с такими языками программирования, как Python или Javascript; - Знание принципов DevOps и MLOps; - Владение уверенным уровнем английского языка. Контакты для отклика и отправки резюме: [email protected], @KaterinaJTI