Models computation big data de akerkar rajendra (14 resultados)
Models of Computation for Big Data (SpringerBriefs in Advanced Information and Knowledge Processing)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2018
Serie: Libro 57 de 66 - Advanced Information and Knowledge Processing
- Tapa blanda
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Editorial: Springer, 2018
Serie: Libro 57 de 66 - Advanced Information and Knowledge Processing
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Editorial: Springer, 2018
Serie: Libro 57 de 66 - Advanced Information and Knowledge Processing
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer-Verlag New York Inc, 2018
Serie: Libro 57 de 66 - Advanced Information and Knowledge Processing
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2018
Serie: Libro 57 de 66 - Advanced Information and Knowledge Processing
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2018
Serie: Libro 57 de 66 - Advanced Information and Knowledge Processing
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Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The big data tsunami changes the perspective of industrial and academic research in how they address both foundational questions and practical applications. This calls for a paradigm shift in algorithms andthe underlying mathematical techniques. Th…ere is a need to understand foundational strengths andaddress the state of the art challenges in big data that could lead to practical impact. The main goal of this book is to introduce algorithmic techniques for dealing with big data sets. Traditional algorithms work successfully when the input data fits well within memory. In many recent application situations, however, the size of the input data is too large to fit within memory.Models of Computation for Big Data, covers mathematical models for developing such algorithms, which has its roots in the study of big data that occur often in various applications. Most techniques discussed come from research in the last decade. The book will be structured as a sequence of algorithmic ideas, theoretical underpinning, and practical use of that algorithmic idea. Intended for both graduate students and advanced undergraduate students, there are no formal prerequisites, but the reader should be familiar with the fundamentals of algorithm design and analysis, discrete mathematics, probability and have general mathematical maturity.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2018
Serie: Libro 57 de 66 - Advanced Information and Knowledge Processing
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Taschenbuch. Condición: Neu. Models of Computation for Big Data | Rajendra Akerkar | Taschenbuch | Advanced Information and Knowledge Processing | viii | Englisch | 2018 | Springer | EAN 9783319918501 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[…dot]com | Anbieter: preigu.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2018
Serie: Libro 57 de 66 - Advanced Information and Knowledge Processing
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Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino UnidoMispah books
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2018
Serie: Libro 57 de 66 - Advanced Information and Knowledge Processing
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Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, ItaliaBrook Bookstore On Demand
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing Dez 2018, 2018
Serie: Libro 57 de 66 - Advanced Information and Knowledge Processing
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The big data tsunami changes the perspective of industrial and academic research in how they address both foundational questions and practical applications. This calls for a paradigm shift in algorithms andthe underlying mathematica…l techniques. There is a need to understand foundational strengths andaddress the state of the art challenges in big data that could lead to practical impact. The main goal of this book is to introduce algorithmic techniques for dealing with big data sets. Traditional algorithms work successfully when the input data fits well within memory. In many recent application situations, however, the size of the input data is too large to fit within memory.Models of Computation for Big Data, covers mathematical models for developing such algorithms, which has its roots in the study of big data that occur often in various applications. Most techniques discussed come from research in the last decade. The book will be structured as a sequence of algorithmic ideas, theoretical underpinning, and practical use of that algorithmic idea. Intended for both graduate students and advanced undergraduate students, there are no formal prerequisites, but the reader should be familiar with the fundamentals of algorithm design and analysis, discrete mathematics, probability and have general mathematical maturity. 112 pp. Englisch.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2018
Serie: Libro 57 de 66 - Advanced Information and Knowledge Processing
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Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino UnidoMajestic Books
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2018
Serie: Libro 57 de 66 - Advanced Information and Knowledge Processing
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Editorial: Springer International Publishing, 2018
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt.  Focuses on the fundamental principles of algorithm design for big data processing Covers advanced models of computation relevant for developing memory-efficient  algorithmsAdvanced-level students and research…ers focusing on computer and da.
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Editorial: Springer, Springer Dez 2018, 2018
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The big data tsunami changes the perspective of industrial and academic research in how they address both foundational questions and practical applications. This calls for a paradigm shift in algorithms and the underlying mathematical t…echniques. There is a need to understand foundational strengths and address the state of the art challenges in big data that could lead to practical impact. The main goal of this book is to introduce algorithmic techniques for dealing with big data sets. Traditional algorithms work successfully when the input data fits well within memory. In many recent application situations, however, the size of the input data is too large to fit within memory.Models of Computation for Big Data, covers mathematical models for developing such algorithms, which has its roots in the study of big data that occur often in various applications. Most techniques discussed come from research in the last decade. The book will be structured as a sequence of algorithmic ideas, theoretical underpinning, and practical use of that algorithmic idea. Intended for both graduate students and advanced undergraduate students, there are no formal prerequisites, but the reader should be familiar with the fundamentals of algorithm design and analysis, discrete mathematics, probability and have general mathematical maturity.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 112 pp. Englisch.
