Магазин `Купить с доставкой`

Доставка до пунктов выдачи или почтой.

TwitterRSS

Общие вопросы разработки и тестирования программного обеспечения
Вес 800



В современных вычислениях программы нередко объединяют несколько процессов. Основная проблема, возникающая при создании таких распределенных программ, состоит в том, чтобы заставить все процессы вместе работать над решением общей задачи, даже в случае отказов некоторых из них. Под отказами подразумеваются: аварийное завершение некоторых процессов, потеря связи с ними и даже злонамеренное нападение на некоторые процессы. Качин, Гуерру и Родригес в данной книге представили вводное описание фундаментальных абстракций распределенного программирования и алгоритмов их реализации в распределенных системах. Авторы используют последовательный подход, знакомя читателей сначала с базовыми абстракциями, действующими в простых окружениях, постепенно смещаясь ко все более сложным абстракциям и окружениям. Данная книга содержит введение в абстракции распределенного программирования и знакомит с фундаментальными алгоритмами и их реализациями в нескольких распределенных окружениях. Перед читателем будут раскрыты важные проблемы распределенных вычислений и основные алгоритмические приемы их решения. На подробных примерах читатель сможет понять, как с помощью этих приемов конструировать распределенные приложения. Обсуждение каждой темы завершается множеством упражнений и их решений. Эту книгу должен прочитать каждый, кто разрабатывает программное обеспечение в нашу многоядерную эпоху!

Введение в надежное и безопасное распределенное программирование

Производитель: ДМК Пресс

Цена: 2088.00 руб.

Описание:
В современных вычислениях программы нередко объединяют несколько процессов. Основная проблема, возникающая при создании таких распределенных программ, состоит в том, чтобы заставить все процессы вместе работать над решением общей задачи, даже в случае отказов некоторых из них. Под отказами подразумеваются: аварийное завершение некоторых процессов, потеря связи с ними и даже злонамеренное нападение на некоторые процессы. Качин, Гуерру и Родригес в данной книге представили вводное описание фундаментальных абстракций распределенного программирования и алгоритмов их реализации в распределенных системах. Авторы используют последовательный подход, знакомя читателей сначала с базовыми абстракциями, действующими в простых окружениях, постепенно смещаясь ко все более сложным абстракциям и окружениям. Данная книга содержит введение в абстракции распределенного программирования и знакомит с фундаментальными алгоритмами и их реализациями в нескольких распределенных окружениях. Перед читателем будут раскрыты важные проблемы распределенных вычислений и основные алгоритмические приемы их решения. На подробных примерах читатель сможет понять, как с помощью этих приемов конструировать распределенные приложения. Обсуждение каждой темы завершается множеством упражнений и их решений. Эту книгу должен прочитать каждый, кто разрабатывает программное обеспечение в нашу многоядерную эпоху!


Все, что должен знать разработчик-практик, чтобы приступить к применению глубокого обучения для решения реальных задач!
Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение - и особенно глубокие нейронные сети - может изменить вашу организацию? 
Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения.
Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения - настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций - актуальные для любой библиотеки, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. 
На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark.
Концепции машинного обучения вообще и глубокого обучения в частности
Эволюция глубоких сетей из нейронных
Основные архитектуры глубоких сетей, в т.ч. сверточные и рекуррентные нейронные сети
Как выбрать сеть, отвечающую поставленной задаче
Основы настройки нейронных сетей вообще и конкретных глубоких архитектур
Применение методов векторизации к данным различных типов.

Глубокое обучение с точки зрения практика

Производитель: ДМК Пресс

Цена: 2714.00 руб.

Описание:
Все, что должен знать разработчик-практик, чтобы приступить к применению глубокого обучения для решения реальных задач! Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение - и особенно глубокие нейронные сети - может изменить вашу организацию? Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения. Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения - настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций - актуальные для любой библиотеки, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark. Концепции машинного обучения вообще и глубокого обучения в частности Эволюция глубоких сетей из нейронных Основные архитектуры глубоких сетей, в т.ч. сверточные и рекуррентные нейронные сети Как выбрать сеть, отвечающую поставленной задаче Основы настройки нейронных сетей вообще и конкретных глубоких архитектур Применение методов векторизации к данным различных типов.



Отобрано товаров 2
(c) nzrv.ru

Яндекс.Метрика