どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る | POSTD
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る Julia対Python 科学技術計算には、Pythonなどの言語よりもJuliaを使った方がいいのでしょうか？ http://julialang.org/ に載っているベンチマークを見ると、どうしてもそんな風に思ってしまいます。というのも、Pythonなどの高水準言語は、スピード面で大幅に劣っているのです。けれども、これは私が最初に感じた疑問ではありません。私が気になったのは、「Juliaのチームが書いたPythonのベンチマークは、Pythonに最適なものだったのか？」ということです。 こういった多言語の比較について、私の考えを述べましょう。まずベンチマークというのは、実行するタスクによって定義されるものです。よって、そのタスクを実行するための最適なコードを、各言語に精通した人々が最
Vaex入門 / 可視化もXGBoostも - フリーランチ食べたい
はじめに 昨日Vaexの性能評価の記事を書きました。 その記事では長くなってしまうので基本的な使い方などを省略しました。 なので今回は入門記事として使い方を紹介します。 blog.ikedaosushi.com Vaexとは 昨日の記事でも書きましたが、遅延評価/Pandasライク/アウトオブコアという特徴を持ったデータフレームライブラリです。 github.com リンク集 ドキュメント: https://docs.vaex.io/en/latest/index.html ライブラリ作者解説記事①: Vaex: Out of Core Dataframes for Python and Fast Visualization ライブラリ作者解説記事②: Vaex: A DataFrame with super-strings – Towards Data Science インストール・読み
ishideoのブックマーク / 2009年1月28日 - はてなブックマーク
How do we make dynamic web applications? In this tutorial, we show how to use Racket to achieve this goal. We explain how to start up a web server, how to generate dynamic web content, and how to interact with the user. Our working example will be a simple web journal—a “blog.” This tutorial is intended for students who have read enough of How to Design Programs to know how to use structures, high
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