Librería optimizada para cálculos paralelos, incluye funciones como suma, máximo y mínimo, acelerando análisis de grandes datos
Project description
Bienvenidos a Nuestra Librería de Programación Paralela
Este proyecto ha sido desarrollado como parte del curso de Programación Paralela por el Grupo 8.
📚 Integrantes del Grupo 8
- Castillon Gabriel, Maribel Jazmin
- Cuba Aquino, Camila Isabela
- Jara Nuñez, Jose Ignacio
- Mendoza Melo, Anthony Luis
- Rojas Rivera, Renzo Eduardo
🚀 Acerca de Nuestra Librería
Nuestra librería se centra en la implementación de técnicas de programación paralela para optimizar operaciones comunes como sumas, máximos y mínimos, para así acelerar el análisis de grandes volúmenes de datos.
✨ Cómo Contribuir
Estamos abiertos a contribuciones! Si tienes sugerencias de mejoras, correcciones o nuevas funcionalidades, no dudes en abrir un issue o enviar un pull request. Tu aporte es muy valioso para nosotros.
📄 Licencia
Este proyecto está licenciado bajo MIT License, lo que permite su uso, modificación y distribución bajo ciertas condiciones.
📩 Contacto
Para más información o consultas, no duden en contactar a cualquiera de los integrantes del grupo.
Agradecemos tu interés en nuestra librería y esperamos que te sea de gran utilidad.
Grupo 8 - Curso de Programación Paralela
Release history Release notifications | RSS feed
Download files
Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.
Source Distribution
Built Distribution
Filter files by name, interpreter, ABI, and platform.
If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.
Copy a direct link to the current filters
File details
Details for the file almmf-1.0.7.tar.gz.
File metadata
- Download URL: almmf-1.0.7.tar.gz
- Upload date:
- Size: 7.2 kB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/5.0.0 CPython/3.9.13
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
c2215373c3f1864c7bfe48b837efa2051648fed3cfc55ef5c07792fdee5af264
|
|
| MD5 |
c61e2eb56992caf25651de8c8e69a684
|
|
| BLAKE2b-256 |
17af3d74ea58b02f3f0231d9258cc1554a04ef0fa5078e66602d80850f38e16a
|
File details
Details for the file almmf-1.0.7-py3-none-any.whl.
File metadata
- Download URL: almmf-1.0.7-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 7.3 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/5.0.0 CPython/3.9.13
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
04d7320d2804da38727934587a266c20f7f3851ba8ca0a983c728bd504e9d1d1
|
|
| MD5 |
b1fde8cfe79ad6f9786701243b1775f5
|
|
| BLAKE2b-256 |
a8609d8c24ac03848da62901b7cb7379a02aae65277b33821eae50d50a90fa57
|
