9783030707491 - user-defined tensor data analysis (springerbriefs in computer science) von dong, bin; wu, kesheng; byna, suren (15 Ergebnisse)
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Serie: Buch 320 von 322 - SpringerBriefs in Computer Science
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Serie: Buch 320 von 322 - SpringerBriefs in Computer Science
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Verlag: Springer International Publishing, 2021
Serie: Buch 320 von 322 - SpringerBriefs in Computer Science
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The SpringerBrief introduces FasTensor, a powerful parallel data programming model developed for big data applications. This book also provides a user's guide for installing and using FasTensor. FasTensor enables users to easily express many data ana…lysis operations, which may come from neural networks, scientific computing, or queries from traditional database management systems (DBMS). FasTensor frees users from all underlying and tedious data management tasks, such as data partitioning, communication, and parallel execution.This SpringerBrief gives a high-level overview of the state-of-the-art in parallel data programming model and a motivation for the design of FasTensor. It illustrates the FasTensor application programming interface (API) with an abundance of examples and two real use cases from cutting edge scientific applications. FasTensor can achieve multiple orders of magnitude speedup over Spark and other peer systems in executing big data analysis operations. FasTensor makes programming for data analysis operations at large scale on supercomputers as productively and efficiently as possible. A complete reference of FasTensor includes its theoretical foundations, C++ implementation, and usage in applications.Scientists in domains such as physical and geosciences, who analyze large amounts of data will want to purchase this SpringerBrief. Data engineers who design and develop data analysis software and data scientists, and who use Spark or TensorFlow to perform data analyses, such as training a deep neural network will also find this SpringerBrief useful as a reference tool.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. User-Defined Tensor Data Analysis | Bin Dong (u. a.) | Taschenbuch | SpringerBriefs in Computer Science | xii | Englisch | 2021 | Springer | EAN 9783030707491 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbie…ter: preigu.
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Verlag: Springer International Publishing Sep 2021, 2021
Serie: Buch 320 von 322 - SpringerBriefs in Computer Science
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The SpringerBrief introduces FasTensor, a powerful parallel data programming model developed for big data applications. This book also provides a user's guide for installing and using FasTensor. FasTensor enables users to easily expre…ss many data analysis operations, which may come from neural networks, scientific computing, or queries from traditional database management systems (DBMS). FasTensor frees users from all underlying and tedious data management tasks, such as data partitioning, communication, and parallel execution.This SpringerBrief gives a high-level overview of the state-of-the-art in parallel data programming model and a motivation for the design of FasTensor. It illustrates the FasTensor application programming interface (API) with an abundance of examples and two real use cases from cutting edge scientific applications. FasTensor can achieve multiple orders of magnitude speedup over Spark and other peer systems in executing big data analysis operations. FasTensor makes programming for data analysis operations at large scale on supercomputers as productively and efficiently as possible. A complete reference of FasTensor includes its theoretical foundations, C++ implementation, and usage in applications.Scientists in domains such as physical and geosciences, who analyze large amounts of data will want to purchase this SpringerBrief. Data engineers who design and develop data analysis software and data scientists, and who use Spark or TensorFlow to perform data analyses, such as training a deep neural network will also find this SpringerBrief useful as a reference tool. 116 pp. Englisch.
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Verlag: Springer International Publishing, 2021
Serie: Buch 320 von 322 - SpringerBriefs in Computer Science
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Kartoniert / Broschiert. Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. FasTensor can achieve multiple orders of magnitude speedup over Spark and other peer systems in executing big data analysis operationsFasTensor makes programming for data analysis operations at…large scale on supercomputers as productively and efficient.
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Verlag: Springer, Springer International Publishing Sep 2021, 2021
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The SpringerBrief introduces FasTensor, a powerful parallel data programming model developed for big data applications. This book also provides a user's guide for installing and using FasTensor. FasTensor enables users to easily express m…any data analysis operations, which may come from neural networks, scientific computing, or queries from traditional database management systems (DBMS). FasTensor frees users from all underlying and tedious data management tasks, such as data partitioning, communication, and parallel execution.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 116 pp. Englisch.
