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人们经常问一些普遍性问题,例如“谁在使用 Dask?”,或者更具体的问题如下所示

  1. 人们将 Dask DataFrame 用于哪些应用?
  2. 人们通常使用多少台机器与 Dask 配合?
  3. Dask 可以扩展到什么程度?
  4. Dask 是否用于影像数据?
  5. 有人将 Dask 与 Kubernetes/Yarn/SGE/Mesos/… 一起使用吗?
  6. 保险业有人使用 Dask 吗?

这催生了一些有趣且富有成效的对话,新用户可以深入了解历史用例,从而为其未来是否以及如何使用该项目提供参考。

新用户可以从现有用户那里学到很多东西。

为了进一步促进这种对话,我们创建了一个新的小型项目:dask-stories。这是一个小型文档页面,人们可以在这里提交他们如何使用 Dask 的故事,并将其发布供其他人查阅。

为了为该站点提供内容,六位慷慨的用户撰写了他们的团队如何使用 Dask。您可以在这里阅读他们的故事:

  1. Sidewalk Labs:城市建模
  2. 蚊子基因组测序
  3. Full Spectrum:信贷与银行业
  4. Ice Cube:宇宙射线探测
  5. Pangeo:地球科学
  6. NCAR:水文建模

我们重点关注了 我们的模板 中提供的一些问题,这些问题侧重于要解决的问题而非技术本身,并包含负面和正面反馈,以便获得完整的情况描述。

  1. 我是谁?
  2. 我正在尝试解决什么问题?
  3. Dask 如何提供帮助?
  4. 我在使用 Dask 时遇到了哪些痛点?
  5. 我在使用 Dask 时还用了哪些技术?

轻松贡献

对该网站的贡献是简单的 Markdown 文档,以拉取请求的形式提交至 github.com/dask/dask-stories。然后该网站会通过 ReadTheDocs 构建并立即更新。我们力求让这一流程对现有用户群尽可能地顺畅和熟悉。

这很重要。在此阶段,分享这样的真实世界经验可能比对 Dask 项目进行代码贡献更有价值。Dask 在技术上比其知名度更成熟。用户倾向于向其他用户寻求帮助以理解一个项目(想想你每次搜索“关于 某个主题某个工具”的时候)

如果您今天以一种有趣的方式使用 Dask,请分享您的故事。世界期待听到您的声音。

如果您维护其他项目,可以考虑实施相同的模式。我希望这能获得足够的成功,以便生态系统中的其他项目也能重用它。


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