Компании, использующие Numba
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.
427
компании
Список компаний, использующих Numba
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
Сотрудники1.5kFinancial ServicesNumbaВысокая уверенность
Сотрудники27Computers and Electronics ManufacturingNumbaВысокая уверенность
Сотрудники52Transportation, Logistics, Supply Chain and StorageNumbaВысокая уверенность
Сотрудники51Доход$1MSoftware DevelopmentNumbaВысокая уверенность
Сотрудники103IT Services and IT ConsultingNumbaВысокая уверенность
Сотрудники48Medical Equipment ManufacturingNumbaСредняя уверенность
Сотрудники53kДоход$27BComputer Hardware ManufacturingNumbaСредняя уверенность
Сотрудники100kДоход$33BRetailNumbaСредняя уверенность
Сотрудники23kIT Services and IT ConsultingNumbaСредняя уверенность
Сотрудники200Доход$3MSoftware DevelopmentNumbaСредняя уверенность
У нас есть данные о 427 компаниях и пользователях, использующих Numba. Наш список пользователей и клиентов Numba доступен для скачивания и обогащен важными характеристиками компаний, включая классификацию отраслей, размер организации, географическое расположение, раунды финансирования и показатели доходов, среди прочего.
Статистика использования технологий и доля рынка
Как нацелиться на пользователей Numba
- Как настроить этот список?
Вы можете настроить эти данные под свои нужды, отфильтровав по географии, отрасли, размеру компании, доходу, использованию технологий, вакансиям и многому другому. Вы можете скачать данные в формате Excel или CSV.
- Как получать уведомления, когда компании внедряют эту технологию?
Вы можете получать уведомления об этих данных. Начните с выбора интересующей вас технологии, и вы будете получать уведомления на свою почту, когда появятся новые компании, использующие эту технологию.
- Как импортировать эти данные в мой CRM?
Вы можете экспортировать эти данные в файл Excel, который можно импортировать в ваш CRM. Также можно экспортировать данные в API.
Часто задаваемые вопросы
Наши данные получены из вакансий, собранных от миллионов компаний. Мы отслеживаем эти вакансии на сайтах компаний, досках объявлений и других платформах для найма. Анализ вакансий предоставляет надежный метод понимания технологий, которые компании используют, включая их внутренние инструменты.
Мы обновляем наши данные ежедневно, чтобы вы имели доступ к самой актуальной информации. Этот частый процесс обновления гарантирует, что наши инсайты и аналитика отражают последние изменения и тенденции в отрасли.
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.