Bücher — distributed computing

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Groß angelegtes maschinelles Lernen mit Python

Groß angelegtes maschinelles Lernen mit Python

A

Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти

KI und ML
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Parallele Algorithmen zur Lösung von Informationssicherheitsaufgaben

Parallele Algorithmen zur Lösung von Informationssicherheitsaufgaben

A

Л. К. Бабенко, Е. А. Ищукова, И. Д. Сидоров

Algorithmen und Theorie
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Verarbeitung großer Datenmengen mit Apache Spark

Verarbeitung großer Datenmengen mit Apache Spark

A

Н. А. Бутаков, М. В. Петров, Д. Насонов

KI und ML
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Ray lernen. Flexible verteilte Berechnungen mit Python im maschinellen Lernen

Ray lernen. Flexible verteilte Berechnungen mit Python im maschinellen Lernen

A

Макс Пумперла, Эдвард Оукс, Ричард Ляо

Programmiersprachen
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MLOps mit Ray: Best Practices und Strategien für die Einführung von Machine Learning Operations

MLOps mit Ray: Best Practices und Strategien für die Einführung von Machine Learning Operations

A

Hien Luu, Max Pumperla, Zhe Zhang

KI und ML
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Angewandte Data Science mit PySpark: Lernen Sie den kompletten prädiktiven Modellentwicklungszyklus, Zweite Auflage

Angewandte Data Science mit PySpark: Lernen Sie den kompletten prädiktiven Modellentwicklungszyklus, Zweite Auflage

A

Ramcharan Kakarla, Sundar Krishnan, Balaji Dhamodharan, Venkata Gunnu

KI und ML
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Hadoop in Aktion

Hadoop in Aktion

A

Чак Лэм

KI und ML
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Nebenläufige, parallele und verteilte Datenverarbeitung

Nebenläufige, parallele und verteilte Datenverarbeitung

A

Adele Kuzmiakova

Betriebssystem und System
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Praktischer Leitfaden zu Apache Spark 3: Skalierbare Rechen-Engines für Batch- und Stream-Datenverarbeitung erstellen

Praktischer Leitfaden zu Apache Spark 3: Skalierbare Rechen-Engines für Batch- und Stream-Datenverarbeitung erstellen

A

Alfonso Antolínez García

KI und ML