TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #176 · 2 ное.
Модуль Qt․py это не просто текстовый модуль, его компоненты генерируются на лету в зависимости от ситуации. Поэтому ваша любимая IDE не сможет качественно сообразить автокомплиты под этот модуль. Решение здесь более чем очевидно, надо сделать stubs-файлы. Это файлы с расширением .pyi, описывающие содержимое модуля но не имеющие рабочего кода. Ну что, готовы потратить пару месяцев своей жизни чтобы описать все классы Qt и их методы? 😭 Расслабьтесь, за вас это уже сделали добрые люди. Спасибо Fredrik Averpil ! Качаем здесь ⬇️ https://github.com/fredrikaverpil/Qt.py/tree/stubs/stubs/Qt Не думаю что стоит устанавливать Qt․py из этого репозитория. Он там не обновляется. Так что забираем только файлы .pyi. За актуальность этих файлов тоже не ручаюсь, но большинство методов там имеются. Установка: 🔸 Вариант 1: - находим куда установлен сам модуль Qt․py, это будет одинокий файл который так и называется Qt․py - кидаем директорию рядом с ним (если есть доступ на запись). Должно получиться так: 📁 site-packages\ 📄 Qt.py 📁 Qt\ ... 🔸 Вариант 2 - копируем директорию Qt куда угодно - пробиваем путь к ней в настройках энвайронмента в переменную PATH так, чтобы путь был ДО директории Qt. Закинуть можно и в свою домашнюю директорию. Если скопируете сюда: ~/stubs/Qt То переменную пишем так export PATH=~/stubs:${PATH} После этого IDE должна распарсить stubs-файлы и автокомплиты появятся 😎 #qt#libs#tricks
Пребарај: #mlflow
@repo_science · Post #3110 · 28.04.2023 г., 19:38
En este tutorial de Marcin Zabłocki, aprenda a implementar cualquier modelo #machinelearning (incluso con funciones personalizadas/preprocesamiento complejo) como una función remota #BigQuery para hacer posible la inferencia del modelo desde SQL. Implementar modelos #MLflow en BigQuery ➡️https://shts.me/C3OB5 ----- Canal principal:@repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@datasciencejobs · Post #2872 · 15.08.2025 г., 16:18
#вакансия#ml#rl#python#numpy#pandas#pytorch#jax#mlflow#rllib О НАШЕМ ПРОЕКТЕ Мы работаем над системой управления доходами (RMS). Наши клиенты - российские авиакомпании. Приглашаем в команду Data scientist для разработки и обучения RL-агента для управления доходами авиаперевозчика на уровне рынка. Основной стек: Python, PyTorch/JAX, NumPy/Pandas, MLFlow/Weights & Biases, приветствуются RLlib/Acme/Stable-Baselines. 🧑💻Чем предстоит заниматься: 🖊постановка формальной задачи RL: определение пространств состояний/действий/вознаграждения, ограничений и KPI; 🖊разработка и валидация симулятора рыночной среды на основе исторических данных (реакции спроса, сезонность, шоки); 🖊исследование и внедрение алгоритмов RL/IL (value-based, policy-gradient, actor-critic, off-policy/offline RL); 🖊экспериментальный дизайн: off-policy оценка, А/В в симуляторе, подготовка к онлайн-экспериментам; 🖊инструменты качества: стабильность обучения, воспроизводимость, мониторинг метрик (reward, RM KPI, робастность к шокам); 🖊 взаимодействие с продуктом/инженерией: требования, передача моделей в прод, контроль деградаций. 🧑💻Что ожидаем: 🖊сильная подготовка в RL/оптимизации/статистике (магистр/кандидат или сопоставимый опыт); 🖊практике в PyTorch/JAX; опыт построения и отладки сложных обручающих циклов; 🖊 желателен опыт causal inference/ контрафактической оценки; 🖊будет плюсом: временные ряды, эконометрика спроса, ценовые эксперименты; 🖊умение формализовать задачу и защитимо сравнивать политики. 🧑💻Мы предлагаем: - СТАБИЛЬНОСТЬ: оформление и оклад в соответствии с ТК РФ (гпх, фриланс - невозможны); - БЕЗОПАСНОСТЬ: работа в аккредитованной IT-компании, отсрочка и т.д; - УДАЛЕННУЮ РАБОТУ: график работы 5/2 по МСК в интервале 09-18.00 -/+2 часа (гибкое начало рабочего дня с учетом планирования общих коммуникаций); - РАЗВИТИЕ: современный стек, наставничество в первый месяц работы, карьерный рост; - процессы без бюрократии, политика «открытых дверей» руководства. 📝 Ждём ваши резюме 89287653141, тг @MariP_rnd