Mars 是什么、能做什么、如何做的——记 Mars 在 PyCon China 2018 上的分享
最近,在 PyCon China 2018 的北京主会场、成都和杭州分会场都分享了我们最新的工作 Mars,基于矩阵的统一计算框架。本文会以文字的形式对 PyCon 中国上的分享再进行一次阐述。
听到 Mars,很多第一次听说的同学都会灵魂三问:Mars 是什么,能做什么,怎么做的。今天我们就会从背景,以及一个例子出发,来回答这几个问题。
背景
首先是 scipy 技术栈的全景图,numpy 是基础,它提供了多维数组的数据结构,并提供了它上面的各种计算。再往上,重要的有 scipy,主要面向各种科学计算的操作;pandas,其中核心的概念是 DataFrame,他提供对表类型数据的处理、清洗等功能。往上一层,比较经典的库,有 scikit-learn,它是最知名的机器学习框架之一。最上面一层,是各种垂直领域的库,如 astropy 主要
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Mars——基于张量的统一分布式计算框架
很高兴在这里宣布我们的新项目:Mars,一个基于张量的统一分布式计算框架。我们已经在 Github 开源:https://github.com/mars-project/mars 。 背景 Python Python 是一门相当古老的语言了,如今,在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域,Python 越来越受欢迎。 大数据领域,由于 hadoop 和 spark 等,Java 等还是占据着比较核心的位置,但是在 spark 上也可以看到,pyspark 的用户占据很大一部分。 深度学习领域,绝大部分的库(tensorflow、pytorch、mxnet、chainer)都支持 Python 语言,且 Python 语言也是这些库上使用最广泛的语言。 对 MaxCompute 来说,Python 用户也是一股重要力量。 PyData(nump
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阿里巴巴JAVA面试后的个人总结与反思
一面这周获得了阿里巴巴的面试邀请,应聘的岗位为支付宝内某IOT部门的JAVA软件工程师。面试时间是通过电话面试1天后通知我的,地点为高端的上海大厦。 接到面试通知后的我,即高兴又有些胆怯。高兴的是:全国数一数二的大厂会给我一份面试机会,证明我的某些地方还是受到了面试人员的初步肯定;胆怯的是早就听说阿里巴巴这样的大厂要求很高,非等闲之辈很难进去,对于自己的技术知识信心感觉不足。 面试当天的下午,按照能到达的面试时间乘着地铁到达了陆家嘴地铁站,由于是第一次参加这样的大厂面试,一路上的我非常紧张激动了。出地铁后,我遍只身向上海中心大厦走去(还好以前无聊时去陆家嘴转悠过几次,陆家嘴区域中最高直上云霄的那坐旋转大厦遍是,要不然又得用步行导航了)。健步如飞的我在办理好了证件后顺利到达第N层楼,出电梯一看,“支付宝”三个大字映入门帘,想着终于见到了
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