Numba を使用している企業
It translates Python functions to optimized machine code at runtime using the industry-standard LLVM compiler library. It offers a range of options for parallelising Python code for CPUs and GPUs, often with only minor code changes.
Numba を使用している企業のリスト
curl --request POST \
--url "https://api.theirstack.com/v1/companies/search" \
--header "Accept: application/json" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "Authorization: Bearer <api_key>" \
-d "{
\"company_technology_slug_or\": [
\"numba\"
]
}"Technology
is any of
Numba
従業員数1.5kFinancial ServicesNumba信頼度：高
従業員数27Computers and Electronics ManufacturingNumba信頼度：高
従業員数52Transportation, Logistics, Supply Chain and StorageNumba信頼度：高
従業員数51収益$1MSoftware DevelopmentNumba信頼度：高
従業員数103IT Services and IT ConsultingNumba信頼度：高
従業員数48Medical Equipment ManufacturingNumba信頼度：中
従業員数53k収益$27BComputer Hardware ManufacturingNumba信頼度：中
従業員数100k収益$33BRetailNumba信頼度：中
従業員数23kIT Services and IT ConsultingNumba信頼度：中
従業員数200収益$3MSoftware DevelopmentNumba信頼度：中
当社は、Numba を使用している 427 社とユーザーに関するデータを保有しています。当社の Numba ユーザーと顧客リストはダウンロード可能で、業界分類、組織規模、地理的位置、資金調達ラウンド、収益数値などの重要な企業情報が豊富に含まれています。
技術使用統計と市場シェア
Numba ユーザーをターゲットにする方法
- このリストをカスタマイズする方法は？
このデータは、地理、業界、企業規模、収益、技術使用、求人情報などでフィルタリングすることで、ニーズに合わせてカスタマイズできます。データはExcelまたはCSV形式でダウンロード可能です。
- 企業がこの技術を採用した際に通知を受ける方法は？
このデータに対する通知を受け取ることができます。興味のある技術を選択することで、該当技術を使用する新しい企業が現れた際に、受信トレイに通知が届きます。
- このデータをCRMにインポートする方法は？
このデータをExcelファイルにエクスポートし、CRMにインポートすることができます。また、APIにデータをエクスポートすることも可能です。
よくある質問
当社のデータは、数百万の企業から収集した求人情報に基づいています。企業のウェブサイト、求人掲示板、その他の採用プラットフォームでこれらの求人情報を監視しています。求人情報を分析することで、企業がどのような技術を採用しているか、内部ツールの使用を含め、信頼性の高い方法で理解できます。
当社はデータを毎日更新し、最新の情報にアクセスできるようにしています。この頻繁な更新プロセスにより、業界内の最新の動向とトレンドを反映したインサイトとインテリジェンスを保証します。
Numba is a high-performance open-source just-in-time (JIT) compiler that translates Python functions to machine code at runtime, enabling significant speedups for numerical computations. Developed with a focus on numerical and scientific computing, Numba allows users to accelerate their Python code without having to switch to a lower-level language like C or C++. By leveraging LLVM compiler infrastructure, Numba optimizes the execution of numerical algorithms, making it a valuable tool for data scientists, researchers, and developers working in the domain of machine learning and scientific computing.
Numba falls under the category of Machine Learning Tools, offering a crucial capability for enhancing the performance of machine learning algorithms and data processing tasks implemented in Python. With its ability to generate optimized machine code dynamically, Numba allows users to achieve near-C speeds for their numerical computations while still enjoying the flexibility and ease of Python programming. This makes it an essential tool for streamlining complex machine learning workflows and improving overall computational efficiency in the field of data science.
Founded in 2012 by Anaconda, Inc., the motivation behind Numba's development was to address the performance limitations of Python when handling computationally intensive tasks. Anaconda recognized the growing need for a solution that could bridge the gap between Python's high-level syntax and the demand for faster numerical computations in scientific computing and machine learning applications. Since its inception, Numba has evolved to become a prominent player in the realm of accelerating Python code, attracting a dedicated user base seeking to optimize performance without sacrificing the productivity benefits of Python programming.
As of the latest data, Numba commands a notable share of the market within the Machine Learning Tools category, providing users with a powerful tool for boosting the speed and efficiency of numerical operations in Python. With the increasing adoption of machine learning techniques and the emphasis on performance optimization in data science workflows, Numba is poised to witness continued growth in its market share. As organizations and individuals increasingly prioritize performance enhancements in their Python-based applications, Numba is expected to play a crucial role in driving efficiency and speed in numerical computing tasks, thus solidifying its position as a leading tool in the machine learning and scientific computing domains.