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最新的成功案例

Zama Concrete ML:简化 Python 机器学习的同态加密

为了简化涉及复杂且资源密集的技术堆栈的 FHE 的采用,Zama 开发了工具来简化 FHE 与应用程序的集成。由于 Python 是构建机器学习 (ML) 应用程序的事实标准,因此使用 Python 创建开源 FHE 库是一个显而易见的选择。阅读更多

使用 Python 的类型注解构建健壮的代码库

维护我们不断发展的 Python 代码库带来了一个复杂的问题:如何在不影响我们的工程师和交易员日常使用的系统访问权限的情况下,更新以反映 200 多个全球市场不断变化的规则和法规?虽然共享业务逻辑的内部层能够保持代码库性能的一致性,但也意味着小的监管变化可能会影响许多系统。在本文中,Python 工程师 John Lekberg 详细介绍了我们如何使用 Python 类型注解来最大限度地减少手动验证所需的时间和风险。阅读更多

构建 Python 代码库的依赖关系图

优先考虑前沿速度并支持 Hudson River Trading 代码库的快速增长可能会产生意想不到的影响,需要创新的解决方案。对于那些致力于我们的 Python 代码库的人来说,这意味着要解决“代码缠结”问题,即通过不直观的导入循环耦合不相关的代码。在本文中,George Farcasiu、Noah Kim、Jacob Brugh 和 Jiahao Li 讨论了他们如何通过创建新工具来有效地分析和解开依赖关系,从而减轻此问题带来的成本和时间负担。阅读更多

Lincoln Loop:构建受 Python 精神启发的永续业务

自 2007 年成立以来,Lincoln Loop 一直使用 Python 和 Django 为客户构建网站。他们认为 Python 的实用性和明确性原则,以及 PyPI 上丰富的开源库生态系统是他们成功的关键。此外,Python 社区的包容性、开放性和强大的协作文化使该机构能够找到并雇用优秀的、终身学习的人。阅读更多

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