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  • JITコンパイラライブラリNumbaを使ってPythonコードを劇的に高速化する方法 - MyEnigma
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            ledsun
            「ライブラリをインポートして関数にアノテーションつけると、関数がLLVMでJITコンパイルされて高速化される」!?そんなことできんの?

              その他
              jyotti
              ][numba][numpy]

              その他
              emeraldwar
              Pythonのもとのコードを殆ど変える必要がなく、さらにGPU対応までしてくれるので使いやすい

              その他

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                JITコンパイラライブラリNumbaを使ってPythonコードを劇的に高速化する方法 - MyEnigma

                Data Science inPython, Volume 2: Data I/O, JupyterNotebook,GUI, Deployment, Numeric Programmin...Data Science inPython, Volume 2: Data I/O, JupyterNotebook,GUI, Deployment, NumericProgramming, High PerformancePython (English Edition)posted with カエレバAlexander Stepanov 2016-04-25Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめにPython JITコンパイラライブラリ Numba Numbaのインストール Numbaの速度比較 引数の指定GPUの利用 最後に 参考資料 MyEnigma Supporters はじめにPythonは言語的にも、 エコシステム的にも大好きなのですが、 いかんせん、複雑で大規模なシステムを作ると、 速度が遅いのが気になる時があります

                ブックマークしたユーザー

                • kamm2021/05/23kamm
                • Bell0002021/05/23Bell000
                • marutaku01312020/01/11marutaku0131
                • jsstudy2019/12/16jsstudy
                • nabinno2019/11/20nabinno
                • ledsun2018/05/17ledsun
                • jyotti2018/03/29jyotti
                • akiyoko2017/11/27akiyoko
                • emeraldwar2017/11/01emeraldwar
                • Hiro_Matsuno2017/03/05Hiro_Matsuno
                • hohoho_ho20052017/03/03hohoho_ho2005
                • meison_amsl2017/03/03meison_amsl
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