Bücher — distributed computing

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PySpark-Rezepte: Ein Problem-Lösungs-Ansatz mit PySpark2

PySpark-Rezepte: Ein Problem-Lösungs-Ansatz mit PySpark2

A

Raju Kumar Mishra

KI und ML
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Spark lernen: blitzschnelle Datenanalyse

Spark lernen: blitzschnelle Datenanalyse

A

Холден Карау, Энди Конвински, Патрик Венделл, Матей Захария

KI und ML
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Parallele, eingebettete und Echtzeit-Anwendungen mit Ada entwickeln

Parallele, eingebettete und Echtzeit-Anwendungen mit Ada entwickeln

A

John W. McCormick, Frank Singhoff, Jérôme Hugues

Programmiersprachen
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Verteiltes maschinelles Lernen mit PySpark: Mühelose Migration von Pandas und Scikit-Learn

Verteiltes maschinelles Lernen mit PySpark: Mühelose Migration von Pandas und Scikit-Learn

A

Abdelaziz Testas

KI und ML
EN
Python skalieren mit Ray: Abenteuer in Cloud- und Serverless-Mustern

Python skalieren mit Ray: Abenteuer in Cloud- und Serverless-Mustern

A

Holden Karau, Boris Lublinsky

Programmiersprachen
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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
RU
Parallele Algorithmen zur Lösung von Informationssicherheitsaufgaben

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A

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

Algorithmen und Theorie
RU
Verarbeitung großer Datenmengen mit Apache Spark

Verarbeitung großer Datenmengen mit Apache Spark

A

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

KI und ML
RU
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
EN
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
RU
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