Size: a a a

2020 July 15

IV

Igor V in ctodailychat
но конструктора нет
источник

SS

Slava Savitskiy in ctodailychat
конструктор в мобильном
источник

IV

Igor V in ctodailychat
спасибо
источник

f🤔

focusshifter 🤔 in ctodailychat
Slava Savitskiy
конструктор в мобильном
ого. вот это отсутствие feature parity между клиентами периодически делает авыф, конечно :)
источник

MS

Max Syabro in ctodailychat
хз, “конструктор” странный
источник

D

Dedulik in ctodailychat
кому тут social voice нравился? )))
источник

D

Dedulik in ctodailychat
Backend CTO
Стэк: AWS
Денег: $3000-8000
Remote

Ищем сильного Backend разработчика или даже CTO в дрим-тим выходцев из Snapchat, Revolut и Spotify.  Предложим комбо из денег и акций.
источник

A

Alex in ctodailychat
Max Syabro
простите что не про спотифай, но вопрос по SASS

если я импортирую в A.sass делаю
@import ‘variables.sass’
@import ‘b.sass’

В b.sass будут доступны переменные или там получается свой скоуп?
да, должно

это же просто текст-препроцессор. он санчала все собирает в один файл, потом уже компилит
источник

A

Alex in ctodailychat
источник

MS

Max Syabro in ctodailychat
Alex
да, должно

это же просто текст-препроцессор. он санчала все собирает в один файл, потом уже компилит
ага, вроде пашет
источник

MS

Max Syabro in ctodailychat
спсиб
источник

IV

Igor V in ctodailychat
https://t.me/ctodailychat_fomo/134 - через 30 минут начало
источник

SG

Samat Galimov in ctodailychat
🙏
источник

SG

Samat Galimov in ctodailychat
расскажешь потом самое интересное?
источник

IV

Igor V in ctodailychat
если буду смотреть
источник

A

Artur in ctodailychat
Igor V
если буду смотреть
хм, разве не ты написал тексты всех докладов, которые там будут?
источник

IV

Igor V in ctodailychat
Artur
хм, разве не ты написал тексты всех докладов, которые там будут?
мои интересы очень специфичны (с). мой доклад даже не взяли на AnsibleFest
источник

Y

Yaroslav in ctodailychat
потому что он был не про ансибл дабадум тс
источник

IV

Igor V in ctodailychat
This presentation reveals how Ansible can be a critical and powerful tool in making large-scale quantitative research and machine learning teams productive. As an example of this, we will show how Ansible became a major architectural element in the platform design for distributed quantitative research teams. Starting with our goals of “Speed to Prediction” and “Cost per Prediction” we built a scalable platform for developing, testing, and productionizing machine learning models at scale. With Platform our researchers focus primarily on hypothesis development and testing and Platform takes care of everything required to run and scale models with high availability. This presentation explains how Ansible helps our team to run as fast as possible. It will also reveal our lessons learned while using Ansible automation for testing ML models, provisioning ephemeral nodes, as well as running models in production.
источник

SG

Samat Galimov in ctodailychat
their loss
источник