ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Reading CSV, Parquet, and ORC with cuDF, Dask_cuDF, Pandas | Performance Benchmarking

Автор: MLWorks

Загружено: 2024-01-06

Просмотров: 134

Описание: In big data processing, frequent reading and writing of files can lead to significant performance drops when hundreds of large files are loaded simultaneously. Various libraries can help us quickly process these files, such as cuDF for performing processing on GPU, and Pandas for CPU. Multiple files can be processed simultaneously using Dask_cuDF. Let's see what performance the best among these.

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Reading CSV, Parquet, and ORC with cuDF, Dask_cuDF, Pandas | Performance Benchmarking

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Image Denoising Explained: Clean Up Noisy Images with AI

Image Denoising Explained: Clean Up Noisy Images with AI

Avro vs Parquet - comparison of row and column oriented file formats

Avro vs Parquet - comparison of row and column oriented file formats

Much Faster Pandas with cuDF GPU Processing - CPU vs GPU Speed Benchmarks

Much Faster Pandas with cuDF GPU Processing - CPU vs GPU Speed Benchmarks

116   Catching Errors in Async Functions

116 Catching Errors in Async Functions

Делаем графические процессоры по-настоящему быстрыми: глубокий анализ эффективности тренировок

Делаем графические процессоры по-настоящему быстрыми: глубокий анализ эффективности тренировок

Алгоритмы и структуры данных ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЙ КУРС от А до Я. Графы, деревья, хеш таблицы и тд

Алгоритмы и структуры данных ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЙ КУРС от А до Я. Графы, деревья, хеш таблицы и тд

AI-Powered Document Analysis | Visual Grounding with RAG Using Docling

AI-Powered Document Analysis | Visual Grounding with RAG Using Docling

Getting Started With Pandas - Tutorial - I

Getting Started With Pandas - Tutorial - I

"cuDF: RAPIDS GPU-Accelerated Dataframe Library" - Mark Harris (PyCon AU 2019)

КАК НЕЛЬЗЯ ХРАНИТЬ ПАРОЛИ (и как нужно) за 11 минут

КАК НЕЛЬЗЯ ХРАНИТЬ ПАРОЛИ (и как нужно) за 11 минут

Docker за 20 минут

Docker за 20 минут

Исследовательский анализ данных с помощью Pandas Python

Исследовательский анализ данных с помощью Pandas Python

Алгоритмы и структуры данных за 15 минут! Вместо 4 лет универа

Алгоритмы и структуры данных за 15 минут! Вместо 4 лет универа

Роковая ошибка Jaguar: Как “повестка” в рекламе добила легенду британского автопрома

Роковая ошибка Jaguar: Как “повестка” в рекламе добила легенду британского автопрома

Data Parallelism Using PyTorch DDP | NVAITC Webinar

Data Parallelism Using PyTorch DDP | NVAITC Webinar

Каково это — изобретать математику?

Каково это — изобретать математику?

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

How To Speed Up Pandas in Python By 150x

How To Speed Up Pandas in Python By 150x

CUDA Simply Explained - GPU vs CPU Parallel Computing for Beginners

CUDA Simply Explained - GPU vs CPU Parallel Computing for Beginners

Программирование CUDA, день 4: Общая память + Объединение памяти | Алгоритм поблочной суммы префи...

Программирование CUDA, день 4: Общая память + Объединение памяти | Алгоритм поблочной суммы префи...

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]