home.social

#datamanager — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #datamanager, aggregated by home.social.

  1. ICYMI: Google's pre-GML measurement push: Data Manager, GeoX, and Meridian Studio: Google today announced Data Manager Map View, Meridian GeoX, and Meridian Studio - three measurement updates ahead of Google Marketing Live 2026 on May 20. ppc.land/googles-pre-gml-measu #GoogleMarketing #DataManager #GeoX #MeridianStudio #DigitalMarketing

  2. Amazon Ads Data Manager: what ADM actually does and how to plug it in: Amazon Ads Data Manager (ADM) is a standalone platform for uploading, organizing, and activating first-party data across DSP, AMC, and Events Manager via API. ppc.land/amazon-ads-data-manag #AmazonAds #DataManager #DigitalMarketing #AdTechnology #DataDriven

  3. Amazon Ads Data Manager: what ADM actually does and how to plug it in: Amazon Ads Data Manager (ADM) is a standalone platform for uploading, organizing, and activating first-party data across DSP, AMC, and Events Manager via API. ppc.land/amazon-ads-data-manag #AmazonAds #DataManager #DigitalMarketing #AdTechnology #DataDriven

  4. Amazon Ads Data Manager: what ADM actually does and how to plug it in: Amazon Ads Data Manager (ADM) is a standalone platform for uploading, organizing, and activating first-party data across DSP, AMC, and Events Manager via API. ppc.land/amazon-ads-data-manag #AmazonAds #DataManager #DigitalMarketing #AdTechnology #DataDriven

  5. Amazon Ads Data Manager: what ADM actually does and how to plug it in: Amazon Ads Data Manager (ADM) is a standalone platform for uploading, organizing, and activating first-party data across DSP, AMC, and Events Manager via API. ppc.land/amazon-ads-data-manag #AmazonAds #DataManager #DigitalMarketing #AdTechnology #DataDriven

  6. Python Multiprocessing. Обмен данными между процессами. Передача объектов пользовательских классов

    Параллельное программирование — сложный, но очень полезный навык для программиста. Оно позволяет эффективно использовать мощности современных компьютеров с несколькими ядрами и процессорами. Это особенно важно при решении сложных задач, например, в инженерных расчетах, обработке мультимедийных данных, обучении нейросетей и многом другом. Модуль Multiprocessing позволяет использовать так называемый истинный параллелизм, то есть создавать процессы, которые выполняются полностью независимо друг от друга. В этом случае процессы не имеют общей памяти и не могут просто так читать и изменять одни и те же переменные. Конечно же, в модуле multiprocessing реализован нативный способ передавать данные между процессами, и даже не один. Однако как только мы отходим от встроенных типов данных, то готовые решения уже не работают. О том, как с этим обходиться, я и расскажу в этой статье.

    habr.com/ru/articles/789904/

    #multiprocessing #DataManager #SyncManager #shared_memory #параллельное_программирование #параллелизм #процесс