GPU 加速工具RAPIDS 在数据科学的应用
摘要:
目录RAPIDS 在数据科学流程中的具体作用(分阶段解析):1. 数据加载与清洗(替代 Pandas/Numpy)2. 特征工程(替代 Scikit-learn 预处理)3. 模型训练(替代传统机器学习库)4. 大规模数据处理(结合 Dask 分布式计算)5. 减少 “数据瓶颈”,提升迭代效率总结: 阅读全文
posted @ 2025-09-14 01:36 chengjon 阅读(41) 评论(0) 推荐(0)
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