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数据科学中的并行计算:以R.C++和CUDA为例 版权信息
- ISBN:9787560599588
- 条形码:9787560599588 ; 978-7-5605-9958-8
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>>
数据科学中的并行计算:以R.C++和CUDA为例 本书特色
本书是*本并行计算领域中,注意力完全集中在并行数据结构、算法、软件工具及数据科学中具体应用的书。书中的例子不仅有经典的“n 个样本,p 个变量”的矩阵形式,还有时间序列、网络图模型,以及各种其他的在数据科学中常见的结构。本书同时也讨论了适用于多种硬件、多种编程语言的的软件包。特点 关注数据科学中的应用,包括统计学、数据挖掘和机器学习。 讨论了数据科学中的常见数据结构,如网络图模型。 通篇强调了普遍的原理,如避免降低并行程序速度的因素。 覆盖了主流的计算平台:多核、集群以及图像处理单元(GPU)。 解释了 Thrust 包如何降低多核机器和GPU编程的难度,并使得同一份代码能够在不同的平台上工作。在作者网站上提供了样例代码。
数据科学中的并行计算:以R.C++和CUDA为例 内容简介
《数据科学中的并行计算:以R,C++和CUDA为例》是一本并行计算领域中,注意力完全集中在并行数据结构、算法、软件工具及数据科学中具体应用的书。 《数据科学中的并行计算:以R,C++和CUDA为例》中的例子不仅有经典的“n个样本,p个变量”的矩阵形式,还有时间序列、网络图模型,以及各种其他的在数据科学中常见的结构。 《数据科学中的并行计算:以R,C++和CUDA为例》同时也讨论7适用于多种硬件、多种编程语言的的软件包。 《数据科学中的并行计算:以R,C++和CUDA为例》特点 ·关注数据科学中的应用,包括统计学、数据挖掘和机器学习。 ·讨论了数据科学中的常见数据结构,如网络图模型。 ·通篇强调7普遍的原理,如避免降低并行程序速度的因素。 ·覆盖了主流的计算平台:多核、集群以及图像处理单元(GPU)。 ·解释了Thrust包如何降低多核机器和GPU编程的难度,并使得同一份代码能够在不同的平台上工作。 ·在作者网站上提供了样例代码。
数据科学中的并行计算:以R.C++和CUDA为例 目录
数据科学中的并行计算:以R.C++和CUDA为例 作者简介
作者简介Matloff 博士出生于洛杉矶,在东洛杉矶和圣盖博谷两个地方长大。他在加州大学洛杉矶分校获得了纯粹数学的博士学位,学术研究方向为概率论和统计。他在计算机科学和统计学方向发表了大量论文,现在的研究方向是并行处理、统计计算和回归方法。他也是Journal of Statistical Software 的编委之一。Matloff 教授曾是国际信息处理联合会11.3 工作组的成员,该组织是联合国教科文组织(UNESCO)下设的一个数据库软件安全国际委员会。他也是加州大学戴维斯分校统计系的创始人之一,并参与了该校计算机科学系的建立。他在戴维斯分校被授予了杰出教学奖和杰出公众服务奖。
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