TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #32 · 7 фев.

Скорее всего уже слышали, что складывать строки через + это плохая практика. Падение производительности, и всё такое. Без лишних слов, давайте измерять: from timeit import timeit def t1(): # складываем 10 строк через + из переменной t = 'text' for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t2(): # склеиваем список строк через метод join arr = ['text'] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t3(): # складываем через + но не из переменной а непосредственно инлайн объекты for _ in range(1000): s = 'text' + 'text' + 'text' + ... # всего 10 раз Теперь каждую строку склейки запустим по 10М раз >>> timeit(t1, number=10000) 0.21951690399964718 >>> timeit(t2, number=10000) 1.4978306379998685 >>> timeit(t3, number=10000) 0.2213820789993406 Хм, а нам говорили что через "+" это плохо и медленно ))) 😁 Тут стоит учитывать, что речь идёт о склейке множества длинных строк. Давайте изменим условия: def t4(): t = 'text'*100 for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t5(): arr = ['text'*100] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t6(): for _ in range(1000): s = 'text'*100 + 'text'*100 + ... # всего 10 раз >>> timeit(t4, number=10000) 12.795130728000004 >>> timeit(t5, number=10000) 2.642637542999182 >>> timeit(t6, number=10000) 0.2184546610005782 Вот, уже другой разговор, сразу видна разница, в среднем в 6 раз. Но погодите, почему последний тест t6() по скорости такой же как и t3()? Ведь строки теперь в 100 раз длиннее! Это вопросы оптимизации кода, какие простые изменения ускоряют или замедляют выполнение программы. Мы столкнулись с примером обхода обращения к переменной. Например, именно так работает директива #define в С++, во время компиляции подставляя значение переменной вместо ссылки на неё. В Python это тоже работает, но часто ли вы сможете встретить такой способ работы со строками? К сожалению, способ почти только теоретический. В целом, тесты показали то, что мы хотели. Делаем выводы самостоятельно. Полный листинг 🌍 #tricks

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #matching

当前筛选 #matching清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2751 · 04.06.2025 г., 14:15

#Senior#DataScientist#ML#NLP#LLM#VLM#matching#DS#fulltime#ecommerce Senior Data Scientist (NLP/LLM/VLM) 💼 Ozon Tech 💰 От 455 000 ₽ gross совокупный доход Команда занимается развитием автоматического матчинга — технологии поиска одинаковых товаров как внутри Ozon, так и между Ozon и другими маркетплейсами. В работе — масштабные проекты с использованием LLM, NLP и VLM, направленные на повышение точности и полноты поиска дубликатов и объединения товарных карточек. Основные задачи: — Аналитика текущих проблем матчинга; — Обучение новых NLP-моделей (bi-encoder, late fusion, early fusion); — Адаптация новых LLM/VLM-моделей. Требования: — 4+ лет коммерческого опыта в Data Science; — 2+ года — в задачах NLP; — Опыт обучения и вывода ML-моделей в прод; — Знание современных и классических NLP-подходов; — Уверенное владение Python и PySpark (bigdata датасеты собираем на Hadoop-кластере); — Знание алгоритмов и структур данных; — Проактивность, ответственность, нацеленность на результат. Будет плюсом: — Участие в ML-соревнованиях; — Опыт построения протоколов и пайплайнов разметки данных; — Опыт работы с задачами матчинга / entity resolution. Что предлагаем: — Динамичный и быстроразвивающийся бизнес, ресурсы, возможность сделать вместе лучший продукт на рынке e-commerce; — Свобода решений, внимание к качеству инженерии; — Сильную профессиональную команду; — Возможность развиваться вместе с бизнесом; — От 455 000 ₽ gross совокупный доход. 📩Контакт: [email protected] — присылай резюме, обсудим детали.