用于Python的英特爾,加速NUMPY和SCIPY技術
用免費的英特爾Python發行版設置高性能Python，使用英特爾數學內核庫（Intel MKL）體驗NumPy和SiciPy的顯著加速。NUMPY和SciPy是Python科學計算的核心。Oleksandr將重點關注這些英特爾優化軟件包中的關鍵領域和功能，用于快速傅立葉變換（FFT）、算術與超越（umath）函數和內存優化，從而實現開箱即用的性能加速。了解Intel MKL——用于數值計算的強大性能庫，以及它如何加速NumPy和SiciPy，以及如何直接從Intel分發版使用Python。
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