Александр Нозик — Архитектура математических вычислений на Kotlin
Ближайшая конференция: Joker 2023, 9–10 октября (Online), 13–14 октября (Offline, Санкт-Петербург)
Подробности и билеты: https://bit.ly/3UAk3V4
— —
В этом докладе мы будем говорить про KMath (https://github.com/mipt-npm/kmath) и не только. Вместе с Александром мы рассмотрим разные подходы к математическим API и их реализациям на разных языках программирования (Python, C++, Julia, Java и Kotlin). Также поговорим о том, почему сложно сделать математику одновременно удобной и быстрой. Детально разберем проблему боксинга.
Вы увидите, каким образом контекстно-ориентированный подход в Kotlin помогает решить не только проблему баланса между скоростью и удобством, но и позволяет сделать математические библиотеки модульными, и обеспечить их совместимость с высокопроизводительными платформными библиотеками.
В заключение поговорим о том, есть ли будущее у математических библиотек за пределами C++ (и не только в Kotlin).
Скачать презентацию: https://assets.ctfassets.net/oxjq45e8ilak/23Xiy2NPcb5DWToTWUqD7b/97a7f52b097f007ccef083882b3c9fe6/Math_architecture_in_Kotlin.pdf
Видео Александр Нозик — Архитектура математических вычислений на Kotlin канала JPoint, Joker и JUG ru
Подробности и билеты: https://bit.ly/3UAk3V4
— —
В этом докладе мы будем говорить про KMath (https://github.com/mipt-npm/kmath) и не только. Вместе с Александром мы рассмотрим разные подходы к математическим API и их реализациям на разных языках программирования (Python, C++, Julia, Java и Kotlin). Также поговорим о том, почему сложно сделать математику одновременно удобной и быстрой. Детально разберем проблему боксинга.
Вы увидите, каким образом контекстно-ориентированный подход в Kotlin помогает решить не только проблему баланса между скоростью и удобством, но и позволяет сделать математические библиотеки модульными, и обеспечить их совместимость с высокопроизводительными платформными библиотеками.
В заключение поговорим о том, есть ли будущее у математических библиотек за пределами C++ (и не только в Kotlin).
Скачать презентацию: https://assets.ctfassets.net/oxjq45e8ilak/23Xiy2NPcb5DWToTWUqD7b/97a7f52b097f007ccef083882b3c9fe6/Math_architecture_in_Kotlin.pdf
Видео Александр Нозик — Архитектура математических вычислений на Kotlin канала JPoint, Joker и JUG ru
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
Максим Бартков — Сложный Rate-Limiting — это просто с Bucket4jА. Гончарук (Querify Labs) — Composable systems: Как быстро писать эффективные базы данных на JavaАндрей Паньгин, Леонид Талалаев, Артем Дроздов — Непрерывное профилирование в облаке с помощью eBPFЧашка кофе с JPoint: интервью с Дмитрием ЧуйкоВладимир Ситников, Алексей Стукалов — Разбор доклада Ted Neward «Iconoclasm»Антон Котов — Почему мы решили переходить на R2DBC и чем это закончилосьДмитрий Чуйко — Не клади все яйца в один билдпакJosh Long — Bootiful Spring GraphQLАхтям Сакаев — DDDamn good!Andres Almiray — JReleaser — releasing at the speed of lightАлександр Коженков — Масштабируем Spring Boot микросервисыАндрей Беляев — JPA-паззлеры (+Hibernate и Spring)Паша Финкельштейн — Магия Spark: Как высокоуровневые конвейеры становятся распределенным хардкоромЛеонид Старцев — Как эволюционировать свою библиотеку на Kotlin безболезненно для клиентовGeoffrey De Smet — AI maintenance scheduling with OptaPlanner on QuarkusНикита Поваров, Роман Поборчий — Самопишущийся кодДмитрий Константинов — Apache Cassandra — потоки и памятьЕвгений Мандриков — Decomposing ComposeSteve Poole — Practical steps for creating safer software (Code included)Закрытие конференции Joker 2021