Optimize Data Loading for Parallelism
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
The issue names no files, tests, or entry points; first map the data-loading and transformation paths and identify existing partitioning boundaries. Define measurable workload-balance and throughput checks for large datasets, then use them to verify the completed work.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Implement parallel processing in data loading and transformation phases to handle large datasets efficiently. Optimize data partitioning and distribution to ensure balanced workload across processes.
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 7
- フォーク
- 4
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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Fix code scanning alert - Pickle and modules that wrap it can be unsafe when used to deserialize untrusted data, possible s...再び着手できるかも @thomasthaddeus が 870 日前に担当しましたが、オープン中のプルリクエストはありません。 オープンData-Import Development
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