蜻蜓资源-破解软件VPN/影音
@QTFXS0 · Post #665 · 06.11.2025 г., 15:37
🪧#安卓#相机#美图 ✨#SODA v9.5.3 甜盐相机国际版，自然美颜相机，解锁VIP会员版 介绍:一款简单易用的自然效果美颜相机，让您的照片从平凡变得非凡。实时应用的美颜效果 第一次拍出完美的自拍，无需进一步编辑 实时应用无瑕疵的皮肤修饰和自然美颜效果 💫 下载地址- 在线下载 ——————————————————
TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Најди сличен содржај
Изворен канал @pythonotes · Post #182 · 16 ное.
По аналогии с PEP у Django есть DEP. Самый интересный для меня на данный момент на это DEP 0009: Async-capable Django. Он про то, как будет внедряться поддержка аснихронности. Начиная с версии 3 в Django начали появляться асинхронные плюшки. Это всё еще мало чтобы делать асинхронное приложение, но долгий путь начинается с одного маленького шага! Всё должно пройти в несколько этапов и к 4й версии обещают сделать Django асинхронным! Что это даёт разработчикам в случае если весь фреймворк станет поддерживать async? - Ускорение работы web-приложения? Если правильно писать асинхронный код, то да. - Усложнение кода? Возможно, но фреймворк на то и фреймворк, чтобы прятать сложности где-то внутри. Надеюсь код усложнится не сильно, посмотрим... И когда нам этого ожидать? Судя по этой схемкеDjango 4 выйдет в Декабре 2021 года. А это значит, что у вас есть примерно год чтобы научиться понимать асинхронный код, если еще не умеете😁 #django#pep
Резултати
Пронајдени 4 слични објави
Пребарај: #soda
当前筛选 #soda清除筛选
二次元插画漫画ACG同人动漫
@magicgakuen · Post #1983 · 30.06.2025 г., 04:03
#胜利女神NIKKE#苏打#Soda#AI女神二次元
Hashtags
cosplayupload
@cosplayuploadtest2 · Post #101950 · 23.03.2025 г., 02:51
Title: Candy_Ball___Soda Authors: #None Tags: #None#Candy#Ball #_ #Soda recommendation: None TelegraphLinks:page-0-60
Data Science Jobs
@datasciencejobs · Post #2470 · 06.12.2024 г., 18:32
#вакансия#lead#DataEngineer#DWH#hadoop#spark#airflow#clickhouse#SODA#remote Ищу к себе в команду DWH в AliExpress Lead Data Engineer Стек: Hadoop, Spark, Airflow, ClickHouse, SODA (DQ). Удаленка, возможность оформления вне РФ. Зона ответственности команды DWH - качественные и своевременные данные в удобном для аналитики виде. За платформу данных и подключение источников к озеру данных отвечает отдельная платформенная команда. Объемы данных в компании исчисляются петабайтами. Чем предстоит заниматься: - Оптимизация производительности сложных процессов загрузки данных (Spark); - Развитие используемых в команде практик и подходов (доработки CI/CD, мониторингов, внутренних библиотек) - Разработка NRT пайплайнов (Kafka, Spark Structured Streaming, CH); - Разработка витрин данных (Spark); - Менторинг разработчиков и контроль за соблюдением стандартов. Мы ожидаем от Вас: - Опыт работы со Spark и глубокое понимание его устройства; - Опыт работы с Python или Java от 3-х лет; - Опыт работы c ClickHouse; - Опыт написания дата пайплайнов, опыт работы с Airflow; - Понимание подходов к организации разработки (CI/CD, DevOps). Будет плюсом: - Опыт разработки потоковой обработки данных; - Опыт работы с форматом iceberg; - Опыт управления небольшой командой. По вопросам и с резюме: @shh1_01