Numba을(를) 사용하는 기업
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.
Numba을(를) 사용하는 기업 목록
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
직원 수1.5kFinancial ServicesNumba신뢰도 높음
직원 수27Computers and Electronics ManufacturingNumba신뢰도 높음
직원 수52Transportation, Logistics, Supply Chain and StorageNumba신뢰도 높음
직원 수51수익$1MSoftware DevelopmentNumba신뢰도 높음
직원 수103IT Services and IT ConsultingNumba신뢰도 높음
직원 수77Medical Equipment ManufacturingNumba신뢰도 보통
직원 수100k수익$33BRetailNumba신뢰도 보통
직원 수53k수익$27BComputer Hardware ManufacturingNumba신뢰도 보통
직원 수23kIT Services and IT ConsultingNumba신뢰도 보통
직원 수200수익$3MSoftware DevelopmentNumba신뢰도 보통
우리는 Numba을(를) 사용하는 423개의 기업 및 사용자에 대한 데이터를 보유하고 있습니다. 우리의 Numba 사용자 및 고객 목록은 다운로드 가능하며, 산업 분류, 조직 규모, 지리적 위치, 투자 라운드, 수익 수치 등을 포함한 중요한 회사 세부 정보로 풍부하게 제공됩니다.
기술 사용 통계 및 시장 점유율
Numba 사용자 타겟팅 방법
- 이 목록을 어떻게 맞춤화할 수 있나요?
지리, 산업, 회사 규모, 수익, 기술 사용, 채용 공고 등을 필터링하여 이 데이터를 필요에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. 데이터를 Excel 또는 CSV 형식으로 다운로드할 수 있습니다.
- 회사가 이 기술을 채택할 때 어떻게 알림을 받을 수 있나요?
이 데이터에 대한 알림을 받을 수 있습니다. 관심 있는 기술을 선택하면 해당 기술을 사용하는 새로운 회사가 있을 때 받은 편지함으로 알림을 받게 됩니다.
- 이 데이터를 내 CRM에 어떻게 가져올 수 있나요?
이 데이터를 Excel 파일로 내보내 CRM에 가져올 수 있습니다. 또한 데이터를 API로 내보낼 수도 있습니다.
자주 묻는 질문
우리의 데이터는 수백만 개의 기업에서 수집한 채용 공고에서 비롯됩니다. 우리는 기업 웹사이트, 구인 게시판 및 기타 채용 플랫폼에서 이러한 공고를 모니터링합니다. 채용 공고를 분석하는 것은 기업들이 사용하는 기술, 내부 도구 사용을 이해하는 신뢰할 수 있는 방법을 제공합니다.
우리는 최신 정보를 제공하기 위해 데이터를 매일 새로 고칩니다. 이 빈번한 업데이트 과정은 우리의 통찰력과 정보가 산업 내 최신 개발 및 동향을 반영하도록 보장합니다.
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.