Здравствуйте, Разраб, Вы писали:

Р>https://fsprojects.github.io/FSharp.Data.Adaptive/
Р>Наткнулся, предлагают как альтернативу обычной реактивщине.
Р>Кто-нибудь практикует или знает как это можно с пользой применить?

В финансах давно практикуют. Google по словам Athena(Python/JPMorgan), Optimus(Scala/MorganStanley), Incremental(OCaml/JaneStreet), Quartz(Python/BAML), SecDB(SLang/GoldmanSachs)
Технически самая интересная Optimus, но OSS к сожалению только Incremental.

Здравствуйте, Разраб, Вы писали:

Р>https://fsprojects.github.io/FSharp.Data.Adaptive/
Р>Наткнулся, предлагают как альтернативу обычной реактивщине.
Р>Кто-нибудь практикует или знает как это можно с пользой применить?

В финансах давно практикуют. Google по словам Athena(Python/JPMorgan), Optimus(Scala/MorganStanley), Incremental(OCaml/JaneStreet), Quartz(Python/BAML), SecDB(SLang/GoldmanSachs)
Технически самая интересная Optimus, но OSS к сожалению только Incremental.

В ближайшем приближении: строится DAG (direct acyclic graph) после чего параллизация, конкурентность, мемоизация и дифференцирование происходит более-менее автоматически, как в Excel. pull вместо push в Rх. Похоже на ML фреймворки типа tflow&pytorch, нo в них граф широкий, а в incremental computation глобокий.