PYTHON_JOB_INTERVIEW Telegram 1186
NVIDIA показала 7 простых «приемов» на Python, которые мгновенно ускоряют Data Science-пайплайны — без переписывания кода.

🔹 В чём идея?

Многие привычные библиотеки (pandas, NumPy, scikit-learn) можно заменить их GPU-версией, сохранив API.

Это даёт прирост скорости в десятки раз.

🟠 Drop-in замены в коде:
- pandas%load_ext cudf.pandas
- polars.collect(engine="gpu")
- scikit-learn%load_ext cuml.accel
- xgboostdevice="cuda"
- umap%load_ext cuml.accel
- hdbscan%load_ext cuml.accel
- networkx%env NX_CUGRAPH_AUTOCONFIG=True

🚀 Плюсы:
- Минимальные изменения кода (API почти идентичен).
- GPU-ускорение: от 10х до 100х быстрее на больших данных.
- Отлично подходит для ETL, ML и обработки сигналов.

Если ты работаешь с большими данными в Python, достаточно «заменить импорт» и получить колоссальный прирост скорости без боли и переписывания кода.

🚀 Подробнее: developer.nvidia.com/blog/7-drop-in-replacements-to-instantly-speed-up-your-python-data-science-workflows

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
9👍3🔥2



tgoop.com/python_job_interview/1186
Create:
Last Update:

NVIDIA показала 7 простых «приемов» на Python, которые мгновенно ускоряют Data Science-пайплайны — без переписывания кода.

🔹 В чём идея?

Многие привычные библиотеки (pandas, NumPy, scikit-learn) можно заменить их GPU-версией, сохранив API.

Это даёт прирост скорости в десятки раз.

🟠 Drop-in замены в коде:
- pandas%load_ext cudf.pandas
- polars.collect(engine="gpu")
- scikit-learn%load_ext cuml.accel
- xgboostdevice="cuda"
- umap%load_ext cuml.accel
- hdbscan%load_ext cuml.accel
- networkx%env NX_CUGRAPH_AUTOCONFIG=True

🚀 Плюсы:
- Минимальные изменения кода (API почти идентичен).
- GPU-ускорение: от 10х до 100х быстрее на больших данных.
- Отлично подходит для ETL, ML и обработки сигналов.

Если ты работаешь с большими данными в Python, достаточно «заменить импорт» и получить колоссальный прирост скорости без боли и переписывания кода.

🚀 Подробнее: developer.nvidia.com/blog/7-drop-in-replacements-to-instantly-speed-up-your-python-data-science-workflows

@data_analysis_ml

BY Python вопросы с собеседований











Share with your friend now:
tgoop.com/python_job_interview/1186

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Over 33,000 people sent out over 1,000 doxxing messages in the group. Although the administrators tried to delete all of the messages, the posting speed was far too much for them to keep up. To view your bio, click the Menu icon and select “View channel info.” Some Telegram Channels content management tips Choose quality over quantity. Remember that one high-quality post is better than five short publications of questionable value. Judge Hui described Ng as inciting others to “commit a massacre” with three posts teaching people to make “toxic chlorine gas bombs,” target police stations, police quarters and the city’s metro stations. This offence was “rather serious,” the court said.
from us


Telegram Python вопросы с собеседований
FROM American