TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #60 · 31 мар.

Вторая по частоте future-функция, которую я использовал, это абсолютный импорт from __future__ import absolute_import Что она делает? Изменения, которые вносит эта инъекция описаны в PEP328 Покажу простой пример. Допустим, есть такой пакет: /my_package /__init__.py /main.py /string.py Смотрим код в my_package/main.py # main.py import string Простой пример готов) Вопрос в том, какой модуль импортируется в данном случае? Есть два варианта: 1. модуль в моём пакете my_package.string 2. стандартный модуль string И вот тут вступает в дело приоритет импортов. В Python2 порядок следующий: помимо иных источников, раньше ищется модуль внутри текущего пакета, а потом в стандартных библиотеках. Таким образом мы импортнём my_package.string. Но в Python3 это поведение изменилось. Если мы указываем просто имя пакета, то ищется именно такой модуль, игнорируя имена в текущем пакете. Если мы хотим импортнуть именно подмодуль из нашего пакета то, мы должны теперь явно это указывать. from my_package import string или относительный импорт, но с указанием пути относительно текущего модуля main from . import string Еще одной неоднозначностью меньше 😎 Подробней про импорты здесь: https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html #2to3#pep#basic

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #datasciense

当前筛选 #datasciense清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2043 · 19.04.2024 г., 16:05

#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

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1757 · 03.11.2023 г., 06:02

#вакансия#senior#python#ai#ml#ии#llm#datasciense ML-разработчик / Python-разработчик с опытом внедрения ИИ (Senior) ЗП: договорная, отталкиваемся от пожеланий кандидата Формат работы: full-time, удаленно, в офисе или гибрид Контакт:@pstarasov ❤️ О компанииЛайк: Мы EdTech компания, которая обладает уникальным доменным знанием в области бизнеса. Мы запускаем проект AI практически с нуля, поэтому в нем не будет раздражающего легаси, зато будет готовая инфраструктура и десятки разработчиков, которые могут воплотить в жизнь любые нужные тебе интерфейсы. Твоя задача – помогать в создании AI архитектуры внутри бизнеса, которая изменит рынок образования 🤔 Чем предстоит заниматься: • Создание архитектуры, на основе которой компания переедет на рельсы AI • Писать код руками. Мы ищем играющего тренера, который в будущем будет добирать команду, но основы должны быть заложены самостоятельно • У нас есть несколько направлений, которые мы успешно апробировали в формате MVP: – Продукт: верификация и генерация нового контента основываясь на базе знаний – Сервис-менеджмент: Q&A – Коммерция: технотрипваеры 👨‍💻Требования: • Опыт в Data Science от 2-х лет • Опыт работы с Python от 5-ти лет • Опыт работы с LLM и фреймворками (LangChain или аналоги) • Опыт дообучения моделей • Понимание принципов ООП, паттернов проектирования • Опыт работы с SQL, REST APIs • Будет плюсом опыт работы на уровне Deep Learning 👍 Мы предлагаем: • Возможность работать над интересными и сложными задачами в области ИИ • Удаленную работу из любой страны или работу в офисе в Москва-Сити • Конкурентоспособную зарплату • Работу в компании с IT-аккредитацией • Компенсацию 50% затрат на образовательные программы для сотрудников • Отпуск 28 календарных дней