本文介绍了一种新并行算法,通过优先计算相同指数的数字来减轻浮点算数中的误差问题。该算法在精度、收敛性和可重现性方面经过广泛分析,展示了其在多种数值方法中的实用性。此外,研究探讨了基于posit数值格式的DNN体系结构,证明其在性能和精度上优于传统方法,具有降低计算资源和提高效率的潜力。
作者在RStudio/Posit工作十多年后,决定寻找新机会,对公司决定表示尊重和感激。作者将继续维护现有R软件包,计划开发小型软件工具。作者正在寻找自由度和灵活性的工作机会,提到了自己的Github赞助页面。作者对未来充满好奇和期待。
Posit和Databricks合作,提供简化的用户体验,使用RStudio Desktop和Databricks Lakehouse分析数据。合作旨在通过sparklyr改进对Spark Connect的支持,并自动化未来的许多步骤。用户只需设置环境变量和安装所需的软件包即可连接RStudio和Databricks。连接后,用户可以使用dbplyr和dplyr函数访问和分析数据。文章提供了使用这些工具分析纽约市出租车行程数据的示例。
Posit和Databricks为RStudio Desktop和Databricks提供了简化的数据分析体验。用户可以通过Posit Connect或Databricks发布报告,或在Quarto Pub和GitHub Pages上发布Quarto文档。分析后重要的是要断开与Spark Connect的连接。RStudio和Databricks之间的集成提供了简化的开发者体验。
Databricks和Posit宣布战略合作,提供简化的开发体验。增强了Posit Workbench访问Databricks Workspace的功能,支持R中的Spark Connect,并在Databricks Marketplace中提供Posit Workbench。
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