Pandas

2025年 2月 6日

适用于数据科学的 GPU 加速入门

在数据科学领域，运营效率是处理日益复杂和大型数据集的关键。GPU 加速已成为现代工作流程的关键，可显著提高性能。
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2024年 9月 11日

使用 RAPIDS cuDF pandas 加速器模式处理 10 亿行数据

十亿行挑战赛 (One Billion Row Challenge) 是一个有趣的基准测试，旨在展示基本的数据处理操作。
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2024年 8月 21日

使用 Co-Visitation 矩阵和 RAPIDS cuDF 构建高效的推荐系统

推荐系统在跨各种平台实现个性化用户体验方面发挥着至关重要的作用。这些系统旨在根据用户过去的行为和偏好预测和推荐用户可能与之交互的商品。
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2024年 8月 9日

RAPIDS cuDF 统一显存技术使大型数据集上的 pandas 运行速度最高提升 30 倍

NVIDIA 已发布 RAPIDS cuDF 统一显存和文本数据处理功能，帮助数据科学家在严苛的工作负载中处理更大、
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2024年 5月 14日

Databricks 上的 RAPIDS: GPU 加速数据处理指南

在当今数据驱动的环境中，最大限度地提高数据处理和分析的性能和效率至关重要。虽然许多 Databricks 用户熟悉使用 GPU…
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2024年 5月 14日

RAPIDS cuDF 在 Google Colab 上瞬间加速 pandas 达 50 倍

在谷歌 I/O’24 上，谷歌人工智能倡导主管 Laurence Moroney 宣布：RAPID cuDF 现已集成到 Google…
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2024年 4月 29日

NVIDIA GTC 2024 的顶级数据科学会议现已按需提供

在 GTC 2024 上， NVIDIA 的专家和我们的合作伙伴分享了有关 GPU 加速工具、优化和数据科学家最佳实践的见解。
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2024年 3月 18日

RAPIDS cuDF 可将 pandas 加速近 150 倍，且无需更改代码

在 NVIDIA GTC 2024 上，我们宣布 RAPIDS cuDF 现在可以为 950 万 Pandas 用户带来 GPU 加速，
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2023年 11月 8日

RAPIDS cuDF 可将 pandas 的速度提升近 150 倍，且无需更改代码

NVIDIA 宣布，RAPIDS cuDF 现在可以为 950 万 Pandas 用户带来 GPU 加速，而无需他们更改代码。
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2023年 10月 4日

分析机器学习研究代码的安全性

我们的 NVIDIA AI 红队 专注于在数据、科学和 AI 生态系统中扩展安全开发实践。我们参与 开源安全倡议，发布 工具，
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2023年 7月 17日

新视频：用 RAPIDS cuDF 和 Plotly Dash 可视化人口普查数据

收集商业见解可能是一件痛苦的事情，尤其是当你要处理无数的数据点时。 众所周知， GPU 可以为数据科学家节省时间。
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2023年 7月 11日

加速数据分析：数据可视化指南 RAPIDS

本文是加速数据分析系列文章的一部分。 可视化使数据栩栩如生，通过可访问的视觉效果揭示隐藏的模式和见解，并使您和您的组织能够感知无形的事物，
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2023年 5月 19日

用 RAPIDS 生成用于加速短期价格预测的限价订单簿数据集

在高频交易的世界里，成千上万的市场参与者每天都在互动。据该报报道，事实上，高频交易占美国股票交易量的一半以上高频交易同步金融市场价格。
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2023年 3月 14日

加速数据分析：使用 RAPID cuDF 进行更快的时间序列分析

这篇文章是 加速数据分析系列文章的一部分: 由于标准探索性数据分析（ EDA ）工作流程通常局限于单个核心，
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2023年 3月 14日

加速数据分析：使用 RAPID cuDF 加速数据探索

这篇文章是 加速数据分析 系列文章的一部分: 气候建模、医疗保健、金融和零售业的数字进步正在产生前所未有的数据量和类型。 IDC 表示，
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2022年 8月 30日

使用 RAPIDS 加速 KubeFlow 上的 ETL

在 机器学习 和 MLOps world ， GPU 被广泛用于加速模型训练和推理，但工作流的其他阶段（如 ETL 管道或超参数优化）如何？
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