TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #335 · 29 мар.

В Linux стандартными средствами можно использовать часть оперативной памяти как диск. Для этого требуется указать тип монтирования tmpfs в команде mount mount -t tmpfs -o size=5G tmpfs /mnt/ram Теперь путь /mnt/ram можно использовать как обычный каталог. Для чего это может быть нужно? ▫️ Скорость работы с таким каталогом выше чем многие SSD и тем более HDD. ▫️ Если у вас очень быстрый SSD на NVMe M.2 то такой способ особо не прибавит вам скорости, но поможет сохранить ресурс SSD когда требуется обрабатывать очень много мелких файлов и оперативка позволяет выделить нужный объем. ▫️ Оперативка это энергозависимая память, поэтому выключении питания все файлы безвозвратно теряются. Такой "non persistent" каталог гарантирует удаление временных файлов. Я написал небольшой скрипт для условного теста и сравнения скорости копирования файлов между SSD и RAM. Вот мои результаты: Single File Size: 30.0Gb ssd > ssd: 0:00:12.850 / 2.3Gb/s sdd > ram: 0:00:06.453 / 4.6Gb/s ram > ram: 0:00:06.995 / 4.3Gb/s ram > sdd: 0:00:06.217 / 4.8Gb/s Dir size: 32.7Gb, File count: 11127 ssd > ssd: 0:00:15.063 / 2.2Gb/s sdd > ram: 0:00:08.486 / 3.9Gb/s ram > ram: 0:00:08.032 / 4.1Gb/s ram > sdd: 0:00:07.026 / 4.7Gb/s Скрипт для теста ↗️ На моём железе прирост скорости ~2x. Плюс экономия ресурса SSD. В Windows такой фишки по умолчанию нет, но обязательно найдутся аналогичные решения #linux#triks

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.