蜻蜓资源-破解软件VPN/影音
@QTFXS0 · Post #665 · 06.11.2025 г., 15:37
🪧#安卓#相机#美图 ✨#SODA v9.5.3 甜盐相机国际版，自然美颜相机，解锁VIP会员版 介绍:一款简单易用的自然效果美颜相机，让您的照片从平凡变得非凡。实时应用的美颜效果 第一次拍出完美的自拍，无需进一步编辑 实时应用无瑕疵的皮肤修饰和自然美颜效果 💫 下载地址- 在线下载 ——————————————————
TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Најди сличен содржај
Изворен канал @pythonotes · Post #61 · 2 апр.
Ранее я уже упоминал о другой фишке из ˍˍfutureˍˍ , это оператор деления. from __future__ import division Суть проста. Раньше сложность типа данных результата поределялась типом самого сложного операнда. Например: int/int => int int/float => float В первом случае оба операнда int, значит и результат будет int. Во втором float более сложный тип, поэтому результат будет float. Если нам требуется получить дробное значение при делении двух int то приходилось форсированно один из операндов конверировать в float. 12/float(5) => float Но с новой "философией" это не требуется. В Python3 "floor division" заменили на "true division" а старый способ теперь работает через оператор "//". >>> 3/2 1.5 >>> 3//2 1 То есть теперь деление int на int даёт float если результат не целое число. В классах теперь доступны методы __floordiv__() и __truediv__() для определения поведения с этими операторами. Данный переход описан в PEP238. #pep#2to3#basic
Резултати
Пронајдени 4 слични објави
Пребарај: #soda
当前筛选 #soda清除筛选
二次元插画漫画ACG同人动漫
@magicgakuen · Post #1983 · 30.06.2025 г., 04:03
#胜利女神NIKKE#苏打#Soda#AI女神二次元
Hashtags
cosplayupload
@cosplayuploadtest2 · Post #101950 · 23.03.2025 г., 02:51
Title: Candy_Ball___Soda Authors: #None Tags: #None#Candy#Ball #_ #Soda recommendation: None TelegraphLinks:page-0-60
Data Science Jobs
@datasciencejobs · Post #2470 · 06.12.2024 г., 18:32
#вакансия#lead#DataEngineer#DWH#hadoop#spark#airflow#clickhouse#SODA#remote Ищу к себе в команду DWH в AliExpress Lead Data Engineer Стек: Hadoop, Spark, Airflow, ClickHouse, SODA (DQ). Удаленка, возможность оформления вне РФ. Зона ответственности команды DWH - качественные и своевременные данные в удобном для аналитики виде. За платформу данных и подключение источников к озеру данных отвечает отдельная платформенная команда. Объемы данных в компании исчисляются петабайтами. Чем предстоит заниматься: - Оптимизация производительности сложных процессов загрузки данных (Spark); - Развитие используемых в команде практик и подходов (доработки CI/CD, мониторингов, внутренних библиотек) - Разработка NRT пайплайнов (Kafka, Spark Structured Streaming, CH); - Разработка витрин данных (Spark); - Менторинг разработчиков и контроль за соблюдением стандартов. Мы ожидаем от Вас: - Опыт работы со Spark и глубокое понимание его устройства; - Опыт работы с Python или Java от 3-х лет; - Опыт работы c ClickHouse; - Опыт написания дата пайплайнов, опыт работы с Airflow; - Понимание подходов к организации разработки (CI/CD, DevOps). Будет плюсом: - Опыт разработки потоковой обработки данных; - Опыт работы с форматом iceberg; - Опыт управления небольшой командой. По вопросам и с резюме: @shh1_01