TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #62 · 4 апр.

Когда разрабатываете свой GUI с помощью PyQt для какого-либо софта бывает необходимо позаимствовать цвета из текущего стиля интерфейса. Например, чтобы правильно раскрасить свои виджеты, подогнав их по цвету. Ведь бывает, что ваш GUI используется в разных софтах. Причём некоторые со светлой темой а другие с тёмной. По умолчанию стили наследуются, но если вы задаёте какую-либо раскраску для части виджета через свой styleSheet, то требуется ссылаться на цвета текущего стиля. Как это сделать? Как получить нужный цвет из палитры имеющегося стиля? Это достаточно просто, нужно использовать класс QPalette и его роли. Например, мне нужно достать цвет текста из одного виджета и применить его в другом как цвет фона (не важно зачем именно так, просто захотелось😊). Получаем палитру виджета и сразу достаём нужный цвет, указав его роль. from PySide2.QtGui import QPalette color = main_window.palette().color(QPalette.Text) теперь можем использовать этот цвет в стилях my_widget.setStyleSheet(f'background-color: {color.name()};') Готово, мы динамически переопределили дефолтный стиль используя текущий стиль окна! На самом деле есть запись покороче, в одну строку и без лишних переменных. Не очень-то по правилам CSS, но Qt это понимает. my_widget.setStyleSheet('background-color: palette(Text);') Этот способ не подходит если вам нужно как-то модифицировать цвет перед применением в своих стилях. В этом случае потребуется первый способ. Зато он прекрасно сработает в файле .qss, то есть не придётся в коде прописывать раскраску отдельных элементов через ссылки на палитру, всё красиво сохранится в отдельном файле .qss! QListView#my_widget::item:selected { background: palette(Midlight); } Про имеющиеся роли можно почитать здесь🌍 #qt#tricks

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #scientist

当前筛选 #scientist清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3048 · 26.11.2025 г., 16:04

#вакансия#data#scientist#ML#remote#удаленка Название компании: deeplay Формат работы: Удаленка Занятость: Полная Контакты: @hitommooo Мы разрабатываем роботов-аниматоров для интеллектуальных карточных игр: покер, бридж, маджонг, преферанс. Аниматоры создают активность на игровой платформе, привлекая пользователей 🎲🧩 Ищем сильного Middle Data Scientist 🎯 Что по задачам? - Разработка инструментов, автоматических отчётов и методов кластеризации данных и системы мониторинга работы ML-моделей - Контроль качества ML-моделей, обнаружение дата-дрифта и поддержание качества предсказаний на необходимом уровне - Аналитика данных, проверка гипотез, исследования данных и методов 🧑‍💻Наши ожидания - Коммерческий опыт работы в должности Data Scientist от 3х лет - Уверенное знание ML (опыт работы с полным ML-пайплайном) - Знание методов статистического анализа данных (EDA, LDA, MDS) - Знание методов кластеризации и её оценки, методов понижения размерности - Опыт программирования на Python - Знание различных видов визуализаций в python, любовь к графикам — приветствуется 🍪Мы предлагаем - Полностью удаленный формат работы - График работы с гибким началом и окончанием рабочего дня - Ежегодно проводим performance review, по итогу которых намечаем планы развития сотрудника - Частичная компенсация расходов на медицинские услуги, бассейн, массаж - Частичная компенсация расходов на спорт - Материальная помощь к важным событиям и в сложных жизненных ситуациях - Регулярные шаринги знаний, хакатоны, митапы, трансляции, турниры - Изучение английского языка для всех желающих 2 раза в неделю 📩 Контакты:@hitommooo

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1850 · 25.12.2023 г., 09:01

#вакансия#vacancy#senior#lead#data#scientist ✨Senior/Lead Data Scientist Компания: WILDBERRIES ЗП: по результатам собеседования Wildberries - это 9 млн заказов и 1 млрд поисковых запросов в сутки. Мы ищем Senior/Lead Data Scientist в команду FBO Wildberries. Наша команда управляет процессом с момента планирования поставки товара на склад Wildberries до момента, когда этот товар оказывается на месте хранения и становится доступен к продаже. Ключевые требования - Знание классического ML, DL. - Знание методов оптимизации, временных рядов. - Хорошее знание алгоритмов и структур данных. - Знание и умение применять для ML стек Python (Pandas, Sklearn, Numpy, Scipy, XGBoost/LightGBM/Catboost), а также SQL. - Опыт обучения моделей, которые работают в продуктах для массовой аудитории и приносят там пользу. - Для Lead опыт управления командой DS, внедрения корпоративных моделей данных. - Опыт работы – от 3 лет. Основные задачи Предстоит заниматься рекомендациями по завозу товаров, управлением потоком товаров по складам, а именно: - Прогнозирование спроса и предложений товара у покупателей для продавцов на Wildberrries. - Оптимизация потока завоза товаров на склады. - Динамическое тарификация для продавцов на склад, где цена будет меняться в зависимости от загрузки склада, длительности хранения и так далее. - Вместе с бэкендерами строить production pipeline. Компенсация/мотивационный пакет Мы предлагаем: - Оформление по ТК, ГПХ, ИП. - Гибридный формат работы: от офиса в Москве (с бесплатными завтраками, обедами и ужинами) до удаленки из любой точки мира. - Гибкое начало рабочего дня. - Возможность увидеть однозначные результаты работы, напрямую влияющие на бизнес с триллионами GMV. - Возможность брать 3 day-off в любой день. - Необходимое мощное железо и ПО. - Ежегодная 40%-ая скидка на покупку ноутбука или мобильного телефона. - Премии и бонусы по итогам работы. - Карьерный и профессиональный рост. Откликнуться: @yana_itrec Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs