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9783319219028 - Introduction to HPC with MPI for Data Science (Undergraduate Topics in Computer Science) de Nielsen, Frank (21 resultados)
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Introduction to HPC with MPI for Data Science (Undergraduate Topics in Computer Science)
Libro 44 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: Bay State Book Company, North Smithfield, RI, Estados Unidos de America
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Introduction to Hpc With Mpi for Data Science
Libro 44 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Introduction to HPC with MPI for Data Science (Undergraduate Topics in Computer Science)
Libro 44 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Introduction to HPC with MPI for Data Science (Undergraduate Topics in Computer Science)
Libro 44 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Introduction to HPC with MPI for Data Science
Libro 44 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
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Introduction to HPC with MPI for Data Science
Libro 44 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Estados Unidos de America
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Introduction to HPC with MPI for Data Science
Libro 44 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
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Introduction to HPC with MPI for Data Science (Undergraduate Topics in Computer Science)
Libro 44 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Introduction to HPC with MPI for Data Science
Libro 44 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: SMASS Sellers, IRVING, TX, Estados Unidos de America
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Introduction to Hpc With Mpi for Data Science
Libro 44 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Introduction to Hpc With Mpi for Data Science
Libro 44 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Introduction to HPC with MPI for Data Science (Undergraduate Topics in Computer Science)
Libro 44 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Introduction to HPC with MPI for Data Science (Undergraduate Topics in Computer Science)
Libro 44 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
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Introduction to Hpc With Mpi for Data Science
Libro 44 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Introduction to Hpc With Mpi for Data Science
Libro 44 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer-Verlag New York Inc, 2016
ISBN 10: 3319219022 ISBN 13: 9783319219028
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Introduction to HPC with MPI for Data Science
Libro 44 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer International Publishing, 2016
ISBN 10: 3319219022 ISBN 13: 9783319219028
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This gentle introduction to High Performance Computing (HPC) for Data Science using the Message Passing Interface (MPI) standard has been designed as a first course for undergraduates on parallel programming on distributed memory models, and requires only basic programming notions.Divided into two parts the first part covers high performance computing using C++ with the Message Passing Interface (MPI) standard followed by a second part providing high-performance data analytics on computer clusters.In the first part, the fundamental notions of blocking versus non-blocking point-to-point communications, global communications (like broadcast or scatter) and collaborative computations (reduce), with Amdalh and Gustafson speed-up laws are described before addressing parallel sorting and parallel linear algebra on computer clusters. The common ring, torus and hypercube topologies of clusters are then explained and global communication procedures on these topologies are studied. This first part closes with the MapReduce (MR) model of computation well-suited to processing big data using the MPI framework.In the second part, the book focuses on high-performance data analytics. Flat and hierarchical clustering algorithms are introduced for data exploration along with how to program these algorithms on computer clusters, followed by machine learning classification, and an introduction to graph analytics. This part closes with a concise introduction to data core-sets that let big data problems be amenable to tiny data problems.Exercises are included at the end of each chapter in order for students to practice the concepts learned, and a final section contains an overall exam which allows them to evaluate how well they have assimilated the material covered in the book.
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Introduction to HPC with MPI for Data Science
Libro 44 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: preigu, Osnabrück, Alemania
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EUR 41,35
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Introduction to HPC with MPI for Data Science | Frank Nielsen | Taschenbuch | Undergraduate Topics in Computer Science | xxxiii | Englisch | 2016 | Springer | EAN 9783319219028 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Introduction to HPC with MPI for Data Science (eng)
Libro 44 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceLibrería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Introduction to HPC with MPI for Data Science
Libro 44 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing Feb 2016, 2016
ISBN 10: 3319219022 ISBN 13: 9783319219028
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This gentle introduction to High Performance Computing (HPC) for Data Science using the Message Passing Interface (MPI) standard has been designed as a first course for undergraduates on parallel programming on distributed memory models, and requires only basic programming notions.Divided into two parts the first part covers high performance computing using C++ with the Message Passing Interface (MPI) standard followed by a second part providing high-performance data analytics on computer clusters.In the first part, the fundamental notions of blocking versus non-blocking point-to-point communications, global communications (like broadcast or scatter) and collaborative computations (reduce), with Amdalh and Gustafson speed-up laws are described before addressing parallel sorting and parallel linear algebra on computer clusters. The common ring, torus and hypercube topologies of clusters are then explained and global communication procedures on these topologies are studied. This first part closes with the MapReduce (MR) model of computation well-suited to processing big data using the MPI framework.In the second part, the book focuses on high-performance data analytics. Flat and hierarchical clustering algorithms are introduced for data exploration along with how to program these algorithms on computer clusters, followed by machine learning classification, and an introduction to graph analytics. This part closes with a concise introduction to data core-sets that let big data problems be amenable to tiny data problems.Exercises are included at the end of each chapter in order for students to practice the concepts learned, and a final section contains an overall exam which allows them to evaluate how well they have assimilated the material covered in the book. 316 pp. Englisch.
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Introduction to HPC with MPI for Data Science
Libro 44 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2016
ISBN 10: 3319219022 ISBN 13: 9783319219028
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Contains numerous exercises and a test examFeatures material that has been used and tested with studentsProvides additional material, including source C++/MPI codes and slides for each chapter, on an accompanying websiteContains .
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Introduction to HPC with MPI for Data Science
Libro 44 de 99: Undergraduate Topics in Computer ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Palgrave Macmillan Feb 2016, 2016
ISBN 10: 3319219022 ISBN 13: 9783319219028
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This gentle introduction to High Performance Computing (HPC) for DataScience using the Message Passing Interface (MPI) standard has beendesigned as a first course for undergraduates on parallel programming ondistributed memory models, and requires only basic programming notions.Dividedinto two parts the first part covers high performance computing usingC++ with the Message Passing Interface (MPI) standard followed by asecond part providing high-performance data analytics on computerclusters.In the first part, the fundamental notions of blockingversus non-blocking point-to-point communications, global communications(like broadcast or scatter) and collaborative computations (reduce)with Amdalh and Gustafson speed-up laws are described before addressingparallel sorting and parallel linear algebra on computer clusters. Thecommon ring, torus and hypercube topologies of clusters are thenexplained and global communication procedures on these topologies arestudied. This first part closes with the MapReduce (MR) model ofcomputation well-suited to processing big data using the MPI framework.Inthe second part, the book focuses on high-performance data analytics.Flat and hierarchical clustering algorithms are introduced for dataexploration along with how to program these algorithms on computerclusters, followed by machine learning classification, and anintroduction to graph analytics. This part closes with a conciseintroduction to data core-sets that let big data problems be amenable totiny data problems.Exercises are included at the end of eachchapter in order for students to practice the concepts learned, and afinal section contains an overall exam which allows them to evaluate howwell they have assimilated the material covered in the book.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 316 pp. Englisch.
