در این نوشتار در بلاگ ان ویدیا، 5 مشکل رایج در کتابخانه Pandas و بهترین راه حل های آن ها نوشته شده است :
@ai_python
🌀 Slow CSV reads → engine="pyarrow" … or %load_ext cudf.pandas
💥 Merges freezing your laptop → %load_ext cudf.pandas
🐏 Strings eating RAM → astype("category") … or %load_ext cudf.pandas
⏳ Painfully slow groupby() → %load_ext cudf.pandas
💻 Memory errors on large datasets → downcast … or %load_ext cudf.pandas
https://developer.nvidia.com/blog/how-to-spot-and-fix-5-common-performance-bottlenecks-in-pandas-workflows/
@ai_python
🌀 Slow CSV reads → engine="pyarrow" … or %load_ext cudf.pandas
💥 Merges freezing your laptop → %load_ext cudf.pandas
🐏 Strings eating RAM → astype("category") … or %load_ext cudf.pandas
⏳ Painfully slow groupby() → %load_ext cudf.pandas
💻 Memory errors on large datasets → downcast … or %load_ext cudf.pandas
https://developer.nvidia.com/blog/how-to-spot-and-fix-5-common-performance-bottlenecks-in-pandas-workflows/
NVIDIA Technical Blog
How to Spot (and Fix) 5 Common Performance Bottlenecks in pandas Workflows
Slow data loads, memory-intensive joins, and long-running operations—these are problems every Python practitioner has faced. They waste valuable time and make iterating on your ideas harder than it…
3
یکی از مشکلاتی که به دلیل سرعتی که خود مدل های زبانی بزرگ در کدنویسی به ارمغان آوردن، اینه که همه ابزارها بسیار سریع تر به روز رسانی می شن و در نتیجه حتی جدیدترین مدل ها، گاهی برای بعضی از موارد یک روز پس از انتشار، عقب افتاده محسوب می شوند.
@ai_python
این باعث می شه که برنامه نویس هایی که وایب کدینگ انجام می دن، همیشه با مشکلات خاصی دست و پنجه نرم کنند، یا دیگران را دچار مشکلاتی کنند. ولی در هر صورت چیزی که مسلم است این است که نمی شود جلوی این موج وایب کدینگ را گرفت. ولی می توانیم آن را بهبود ببخشیم. لاما ایندکس هم برای این مهم، یک چاره اندیشیده که به نظرم خیلی جالب اومد. برای مثال یکی از مشکلات وایب کدینگ اینه که در بسیاری از اوقات از API های قدیمی اونا استفاده می کرد.
اما با راه حل Vibe Coding Agent همیشه، اصول کار با تازه ترین نسخه API به مدل به عنوان Context داده می شه. در واقع به نوعی Augmentation اتفاق می افته.
@ai_python
اینم پست بلاگ مربوط بهش :
https://www.llamaindex.ai/blog/the-future-of-vibe-coding-agents
@ai_python
این باعث می شه که برنامه نویس هایی که وایب کدینگ انجام می دن، همیشه با مشکلات خاصی دست و پنجه نرم کنند، یا دیگران را دچار مشکلاتی کنند. ولی در هر صورت چیزی که مسلم است این است که نمی شود جلوی این موج وایب کدینگ را گرفت. ولی می توانیم آن را بهبود ببخشیم. لاما ایندکس هم برای این مهم، یک چاره اندیشیده که به نظرم خیلی جالب اومد. برای مثال یکی از مشکلات وایب کدینگ اینه که در بسیاری از اوقات از API های قدیمی اونا استفاده می کرد.
اما با راه حل Vibe Coding Agent همیشه، اصول کار با تازه ترین نسخه API به مدل به عنوان Context داده می شه. در واقع به نوعی Augmentation اتفاق می افته.
@ai_python
اینم پست بلاگ مربوط بهش :
https://www.llamaindex.ai/blog/the-future-of-vibe-coding-agents
www.llamaindex.ai
The Future of Vibe-Coding Agents — LlamaIndex - Build Knowledge Assistants over your Enterprise Data
LlamaIndex is a simple, flexible framework for building knowledge assistants using LLMs connected to your enterprise data.
2