MPyPl — монадическая Python-библиотека для работы с потоками данных в функциональном стиле (Дмитрий Сошников, SECR-2019) — различия между версиями

{{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> -->

<references/>





<!-- topub -->



{{stats|disqus_comments=0|refresh_time=2020-01-05T17:39:51.984527|youtube_plays=0}}

[[Категория:SECR-2019]]
[[Категория:Machine Learning]]
[[Категория:Функциональное программирование]]
[[Категория:Компьютерное зрение]]

Версия 17:29, 14 января 2020

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

Презентация

Примечания и ссылки

• Talks page on SECR site

Plays:0   Comments:0