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Dask是一个并行计算库，能在集群中进行分布式计算，能以一种更方便简洁的方式处理大数据量，与Spark这些大数据处理框架相比较，Dask更轻。Dask更侧重与其他框架，如：Numpy，Pandas，Scikit-learning相结合，从而使其能更加方便进行分布式并行计算。
Efficient Dataframe Systems: Lazy Fat Pandas on a Diet
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DASK: Distribution Rehearsing via Adaptive Style Kernel Learning for Exemplar-Free Lifelong Person Re-Identification
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Accelerating Python Applications with Dask and ProxyStore
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Performance comparison of Dask and Apache Spark on HPC systems for Neuroimaging
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Scaling up ridge regression for brain encoding in a massive individual fMRI dataset
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Enhancing iteration performance on distributed task-based workflows
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Accelerating Statewide Connected Vehicles Big (Sensor Fusion) Data ETL Pipelines on GPUs
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Supercharging Distributed Computing Environments For High Performance Data Engineering
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evosax: JAX-based Evolution Strategies
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On the Energy Consumption of Different Dataframe Processing Libraries -- An Exploratory Study
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Hardware-agnostic Computation for Large-scale Knowledge Graph Embeddings
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NumS: Scalable Array Programming for the Cloud
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NumS: Scalable Array Programming for the Cloud
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Domain-Adaptive Text Classification with Structured Knowledge from Unlabeled Data
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参考链接
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