MPyPl — монадическая Python-библиотека для работы с потоками данных в функциональном стиле (Дмитрий Сошников, SECR-2019) — различия между версиями
Материал из 0x1.tv
StasFomin (обсуждение | вклад) |
StasFomin (обсуждение | вклад) (Batch edit: replace PCRE (\n\n)+(\n) with \2) |
||
| (не показано 5 промежуточных версий этого же участника) | |||
[[File:{{#setmainimage:mPyPl — монадическая Python-библиотека для работы с потоками данных в функциональном стиле (Дмитрий Сошников, SECR-2019)!.jpg}}|center|640px]]
{{LinksSection}}
* [https://2019.secrus.org/program/submitted-presentations/mpypl-python-monadic-pipeline-library-for-complex-functional-data-processing/ Talks page on SECR site]
<!-- <blockquote>[©]</blockquote> -->
{{vklink|1586}}
{{fblink|2572767646309574}}
<references/>
<!-- topub -->
{{stats|disqus_comments=1|refresh_time=2020-07-05T22:54:182021-08-31T16:28:05.704459615012|vimeo_plays=724|youtube_comments=0|youtube_plays=3960}}
[[Категория:SECR-2019]]
[[Категория:Machine Learning]]
[[Категория:Функциональное программирование]]
[[Категория:Компьютерное зрение]] | |||
Текущая версия на 12:19, 4 сентября 2021
- Докладчик
- Дмитрий Сошников
Доклад будет интересен для Python-программистов, data scientists, специалистов по компьютерному зрению и обработке изображений.
Суть доклада: представление open-source библиотеки, которая облегчит обработку данных на Питоне, используя функциональный подход к программированию. Библиотека позволяет обрабатывать большие объемы данных за счет ленивых и отложенных вычислений.
Видео
Посмотрели доклад? Понравился? Напишите комментарий! Не согласны? Тем более напишите.
Презентация
!.jpg)
Примечания и ссылки
Plays:84 Comments:1