TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #269 · 7 јул.

­Возможно, стоит пояснить разницу между синхронизацией из thread/process-safe и синхронизацией с помощью Lock🤔 Наша задача — заставить разные процессы и потоки обращаться к базе данных (или любым другим ресурсам) последовательно. Чтобы не случилось так называемого race condition, то есть состояние гонки. Это когда разные потоки или процессы пытаются одновременно что-то сделать с одним и тем же ресурсом. В этом случае нам нужна какая-то логика ограничения. Пока один процесс не завершил своё действие, другие не могут получить доступ к ресурсу. Так вот, thread-safe и process-safe означает что отдельно взятые операции записи в БД гарантированно будут последовательны. Запросы из разных процессов или потоков выстроятся в очередь и не будут мешать друг другу. Лучше всего когда этот блок реализован на уровне БД в виде атомарных операций или ещё как-то. Но зачем нам тогда еще дополнительный Lock? Этот способ синхронизации используется когда процесс никак не укладывается в одно действие и должен сделать множество операций прежде чем дать доступ следующему. В этом случае процесс ставит некий глобальный Lock на ресурс и никто другой, даже получив законное право на доступ, не может ничего сделать. Все ждут пока этот Lock не будет снят. Это решается на уровне приложения и правильность реализации полностью в вашей ответственности. Например, если забыли разблокировать или сделали перекрёстный Lock (Deadlock как на картинке), то всё зависнет в бесконечном ожидании. #basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #abroad

当前筛选 #abroad清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1878 · 18.01.2024 г., 13:01

#вакансия#remotely#abroad#удаленка#DataScientist Вакансия: Senior Data Scientist Локация: Рассматриваются кандидаты за пределами России и Белоруссии Занятость: Полная График работы: Гибкий Зарплата: $4000 – 4500 на руки Для связи: https://t.me/Tary_bird, [email protected] Описание: Ищем опытного Senior Data Scientist для участия в проекте крупного американского маркетингового агентства. Оформление в штат в Армении. Требуется владение английским не ниже уровня B2. Responsibilities: • Develop real-time prediction systems using geospatial machine learning algorithms. • Mine and extract usable data from valuable sources. • Advanced visualization of geo-temporal algorithms. • Use machine learning tools to select features, create and optimize classifiers. • Conduct preprocessing of structured and unstructured data. • Enhance systems using LLM AI models. • Improve data collection procedures for comprehensive analytic system development. Key Skills: • Programming: Knowledge of statistical programming languages like R, Python, and database query languages like SQL, Hive, Pig is desirable. Familiarity with Scala, Java, or C++ is an added advantage. • Statistics: Good applied statistical skills, including knowledge of statistical tests, distributions, regression, maximum likelihood estimators, etc. • Machine Learning: Good knowledge of machine learning methods like k-Nearest Neighbors, Naive Bayes, SVM, Decision Forests. • Strong Math Skills: Understanding the fundamentals of Multivariable Calculus and Linear Algebra is important. • Data Wrangling: Proficiency in handling imperfections in data. • Data Visualization: Experience with tools like Matplotlib, ggplot, d3.js., Tableau for visually encoding data. • Communication Skills: Ability to describe findings to both technical and non-technical audiences. • Software Engineering Background: Strong background in software engineering. • Hands-on Experience: With data science tools and a problem-solving aptitude. • Analytical Mind: Strong analytical skills and great business sense. • Degree: In Computer Science, Data Science, Mathematics, Statistics Preferred Additional Skills: • Experience with geospatial analysis and GIS. • Knowledge of H3 hierarchical geospatial indexing or other geospatial indexes. • Familiarity with open-source geographical datasets. • Experience or familiarity with advertising technology concepts. • Experience with artificial intelligence, especially with LLM and other generative technologies.