Мы используем Makefile думая, что нет альтернатив, что это стандарт и всё такое.
Но make это не запускалка команд, а система сборки. Мы фактически используем его не по назначению.
И на самом деле альтернатива есть! Некоторое время назад я открыл для себя прекрасный инструмент - just. Он решает все проблемы make.
just - это не система сборки как make, это именно исполнитель команд!
Больше никаких Phony Targets и табуляций, привет нормальный синтаксис и передача аргументов!!! 😎
⭐️Что умеет just:
✅ Автодокументирование команд
Не нужно делать отдельную команду с докой, просто добавь комментарий
# команда сборки
build:
...
$ just --list
Available recipes:
build # команда сборки
Команда с именем default запускается по умолчанию если не указано другое, так что я обычно делаю так:
default:
just --list
Теперь просто выполняем just и получаем доку из текущего файла.
✅ Удобная работа с переменными окружения
# загрузить из .env
set dotenv-load
# глобальная переменная
export PYTHONPATH := "./src"
# переменная для команды
test $TESTUNG="true":
pytest
✅ Передача аргументов
build target:
@echo 'Build {{target}}...'
команда запуска
$ just build dev
# Build dev...
✅ Выбор интерпретатора прямо в команде
Пример с инлайн-скриптом на python:
system:
#!/usr/bin/env python3
import platform
print(platform.system())
Эта же функция позволит выполнить скрипт как одну команду вместо перезапуска шела для каждой строки
foo:
#!/usr/bin/env sh
for file in ls .; do
echo $file
done
✅ Выполнение команды в определенной директории. Можно указать как релятивный путь так и абсолютный
[working-directory: 'backend']
build:
docker compose build
Также можно задать рабочую директорию глобально
Там еще много интересного:
- поддержка функций
- автокомплиты и интеграции
- экспрешены
- алиасы команд
- группировка команд
- альтернативы команды под разные ОС
- импорт других just-файлов
- цветной вывод
- ... и другие штуковины!
Так что вперёд - ➡️ читать доку!
Репозиторий: ➡️https://github.com/casey/just
Статья: ➡️https://www.chicks.net/reference/file_formats/just/
ЗЫ. Кажется, на Makefile я уже не вернусь)
#tools
#timeseries
Ekambaram, Vijay, Arindam Jati, Pankaj Dayama, Sumanta Mukherjee, Nam H. Nguyen, Wesley M. Gifford, Chandra Reddy, and Jayant Kalagnanam. 2024. “Tiny Time Mixers (TTMs): Fast Pre-Trained Models for Enhanced Zero/Few-Shot Forecasting of Multivariate Time Series.” arXiv [Cs.LG]. arXiv. http://arxiv.org/abs/2401.03955.
#timeseries
Finding a suitable forecasting metric to evaluate the forecasting models is often the key to a forecasting project. Right? We use metrics when developing models, we also use metrics to monitor models.
There are a bunch of metrics people choose from or adapt from. To be faster when choosing and adapting metrics, I created a page on the properties of different metrics for time series forecasting problems. For reproducibility, I also included all the code used to write this page.
https://dl.leima.is/time-series/timeseries-metrics.forecasting/
#Tableau#timeSeries
📊
Forecasting and Time Series Analysis in Tableau
Use Tableau to work with time series, generate forecasts and even add R functionality to enhance Tableau.
🔗Link
-----
Canal principal: @repo_science
Cupones: @freecoupons_reposcience
-----
#TimeSeries#Analysis#Python
⌚️
Forecasting Models and Time Series for Business in Python
Time Series Analysis in Python. Demand Planning & Business Forecasting. Forecast with 6 Models: Prophet, ARIMA & More.
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
#вакансия#vacancy#job#timeseries
#datasciense#remote
Вакансия: Middle/ Senior Data Scientist
Кадровое агентство: DevHunt
ЗП: от 150.000 до 250.000 руб на руки
Формат: удаленка
Почему стоит выбрать именно эту позицию:
- Удаленка с гибким началом рабочего дня
- Свобода в принятии решений
- Возможности для роста
- Никакого тайм-трекинга
- Неформальная атмосфера с минимальным числом бюрократии
- Проекты не "в стол"
- Плюшки IT-аккредитации
- Годовые бонусы: х1, х1.5
- ДМС после испытательного срока
Чек-лист идеального кандидата:
- Опыт ML-разработки на Python от 3х лет
- Опыт работы с Pandas, NumPy, SсiPy, scikit-learn, Keras/TensoFlow
- Опыт работы с XGboost, LightGBM, Random Forest, линейными моделями, основными архитектурами нейронных сетей. Понимание механизмов их работы
- Знание SQL на продвинутом уровне, опыт работы с реляционными СУБД (PostgreSQL, Oracle, MS SQL и пр.)
Опыт работы с *nix системами
- Навыки работы с Git и с Conda окружениями
Будет плюсом:
- Опыт разработки проектной документации в части подготовки разделов по предиктивному анализу
- Опыт разработки архитектуры данных и структур баз данных
- Знание и опыт работы с ETL/ELT инструментами
Знание TimescaleDB, InfluxDB, AVEVA (OSIsoft) PI System
- Понимание специфики работы IT-интегратора (outsource)
- Опыт работы в нефтегазовой или смежной области
Задачи:
- Реализации проектов по предиктивной аналитике на промышленных предприятиях
- Анализ и прогнозирование временных рядов
- Анализ производственных процессов и выработка требований к сбору данных
Выбор и обоснование моделей машинного обучения для решения бизнес-задач
- Конструирование признаков для ML-моделей (feature engineering)
Выбор и обоснование метрик для оценки моделей машинного обучения
- Интерпретация результатов функционирования моделей машинного обучения
- Разработка и автоматизация ML-пайплайнов
Контакт:@barnes_recruiter
#Tableau
#Forecasting#TimeSeries
📊
Forecasting and Time Series Analysis in Tableau
Use Tableau to work with time series, generate forecasts and even add R functionality to enhance Tableau.
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
#tableau#TimeSeries#Forecasting
📈
Forecasting and Time Series Analysis in Tableau
Use Tableau to work with time series, generate forecasts and even add R functionality to enhance Tableau.
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----