TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #424 · 13 апр.

Стандартная библиотека asyncio это стандарт (начиная с Py3.4) для работы с асинхронным кодом. Но эта библиотека достаточно низкоуровневая, со своими проблемами, устаревшими подходами. Чтобы исправить это, были созданы разные обертки и альтернативы с реализацией популярных инструментов и паттернов асинхронного программирования. Это такие библиотеки как: - trio: улучшает корректность выполнения, не оставляя потерянных корутин при ошибках, то есть предлагает Structured Concurrency из коробки. - curio: упрощение синтаксиса и читаемости кода, больше похоже на работу с потоками. - anyio: универсальная обертка над asyncio или trio плюс множество вспомогательных инструментов. anyio используется в FastAPI как основная библиотека для работы с асинхронным кодом и вызовом синхронного кода из асинхронного. В общем, рекомендую почитать про возможности anyio, возможно вы более не будете использовать чистый asyncio в своих проектах) Это совсем не значит что дефолтный asyncio плох, он тоже даёт достаточный для работы функционал и продолжает развиваться. Например, в версии 3.11 появились TaskGroup, с похожим на trio функционалом. Так что он тоже актуален, просто придется больше написать кода самостоятельно. #libs#async

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #rllib

当前筛选 #rllib清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2872 · 15.08.2025 г., 16:18

#вакансия#ml#rl#python#numpy#pandas#pytorch#jax#mlflow#rllib О НАШЕМ ПРОЕКТЕ Мы работаем над системой управления доходами (RMS). Наши клиенты - российские авиакомпании. Приглашаем в команду Data scientist для разработки и обучения RL-агента для управления доходами авиаперевозчика на уровне рынка. Основной стек: Python, PyTorch/JAX, NumPy/Pandas, MLFlow/Weights & Biases, приветствуются RLlib/Acme/Stable-Baselines. 🧑‍💻Чем предстоит заниматься: 🖊постановка формальной задачи RL: определение пространств состояний/действий/вознаграждения, ограничений и KPI; 🖊разработка и валидация симулятора рыночной среды на основе исторических данных (реакции спроса, сезонность, шоки); 🖊исследование и внедрение алгоритмов RL/IL (value-based, policy-gradient, actor-critic, off-policy/offline RL); 🖊экспериментальный дизайн: off-policy оценка, А/В в симуляторе, подготовка к онлайн-экспериментам; 🖊инструменты качества: стабильность обучения, воспроизводимость, мониторинг метрик (reward, RM KPI, робастность к шокам); 🖊 взаимодействие с продуктом/инженерией: требования, передача моделей в прод, контроль деградаций. 🧑‍💻Что ожидаем: 🖊сильная подготовка в RL/оптимизации/статистике (магистр/кандидат или сопоставимый опыт); 🖊практике в PyTorch/JAX; опыт построения и отладки сложных обручающих циклов; 🖊 желателен опыт causal inference/ контрафактической оценки; 🖊будет плюсом: временные ряды, эконометрика спроса, ценовые эксперименты; 🖊умение формализовать задачу и защитимо сравнивать политики. 🧑‍💻​​​​​​​Мы предлагаем: - СТАБИЛЬНОСТЬ: оформление и оклад в соответствии с ТК РФ (гпх, фриланс - невозможны); - БЕЗОПАСНОСТЬ: работа в аккредитованной IT-компании, отсрочка и т.д; - УДАЛЕННУЮ РАБОТУ: график работы 5/2 по МСК в интервале 09-18.00 -/+2 часа (гибкое начало рабочего дня с учетом планирования общих коммуникаций); - РАЗВИТИЕ: современный стек, наставничество в первый месяц работы, карьерный рост; - процессы без бюрократии, политика «открытых дверей» руководства. 📝 Ждём ваши резюме 89287653141, тг @MariP_rnd