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Cet épisode nous avons une optimisation 2fer.
Nous commençons à étudier l'optimisation d'un sous-ensemble de code Python pour l'apprentissage automatique à l'aide du compilateur LLVM avec un projet appelé PyLLVM, qui extrait un code python simple, le compile en instructions machine optimisées et le distribue dans un cluster.
Dans la seconde moitié, nous examinons une nouvelle façon fabuleuse de travailler avec MongoDB pour les scientifiques qui écrivent des données en écriture Python. Le projet s'appelle bson-numpy et fournit une connexion directe entre MongoDB et NumPy et est 10 fois plus rapide que le pymongo standard.
Liens de l'émission:
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