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当 Mars 遇上 RAPIDS：用 GPU 以并行的方式加速数据科学
作者: 继盛
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在数据科学世界，Python 是一个不可忽视的存在，且有愈演愈烈之势。而其中主要的使用工具，包括 Numpy、Pandas 和 Scikit-learn 等。 Mars 在 MaxCompute 团队内部诞生，它的主要目标就是让 Numpy、pandas 和 scikit-learn 等数据科学的库能够并行和分布式执行，支持通过 RAPIDS 平台用 GPU 加速数据科学。
Mars 算法实践——人脸识别
作者: 继盛
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Mars 是一个基于矩阵的统一分布式计算框架，在之前的文章中已经介绍了 Mars 是什么， 以及 Mars 分布式执行 ，而且 Mars 已经在 GitHub 中开源。当你看完 Mars 的介绍可能会问它能做什么，这几乎取决于你想做什么，因为 Mars 作为底层运算库，实现了 numpy 70% 的常用接口。
Mars 如何分布式地执行
作者: 继盛
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先前，我们已经介绍过 Mars 是什么。如今 Mars 已在 Github 开源并对内上线试用，本文将介绍 Mars 已实现的分布式执行架构，欢迎大家提出意见。 架构 Mars 提供了一套分布式执行 Tensor 的库。
Mars——基于张量的统一分布式计算框架
作者: 继盛
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很高兴在这里宣布我们的新项目：Mars，一个基于张量的统一分布式计算框架。我们已经在 Github 开源：https://github.com/mars-project/mars 。 背景 Python Python 是一门相当古老的语言了，如今，在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域，Python 越来越受欢迎。
什么是张量、数据立体、矩阵、向量和纯数
作者: 码府
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张量就是一个变化量。 张量有零阶、一阶、二阶、三阶、四阶等等。 零阶张量是纯量（数值） 一阶张量是向量（数值和方向的组合） 二阶张量是矩阵（向量的组合） 三阶张量是数据立体（矩阵的组合） 四阶张量（数据立体的组合） 等等。
