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Parallel Computing for Data Science : With Examples in R, C++ and Cuda
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Parallel Computing for Data Science: With Examples in R, C++ and CUDA
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Parallel Computing for Data Science : With Examples in R, C++ and Cuda
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Parallel Computing for Data Science (Chapman & Hall/CRC The R Series)
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Parallel Computing for Data Science (Chapman & Hall/CRC The R Series)
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Parallel Computing for Data Science: With Examples in R, C++ and CUDA
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Parallel Computing for Data Science: With Examples in R, C++ and CUDA (Chapman & Hall/CRC the R)
Buch 17 von 73: Chapman & Hall/CRC The RAnbieter: Studibuch, Stuttgart, Deutschland
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Parallel Computing for Data Science : With Examples in R, C++ and CUDA
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Parallel Computing for Data Science
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Parallel Computing for Data Science | With Examples in R, C++ and CUDA | Norman Matloff | Taschenbuch | Einband - flex.(Paperback) | Englisch | 2020 | Chapman and Hall/CRC | EAN 9780367738198 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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In den WarenkorbZustand: New. Dr. Norman Matloff is a professor of computer science at the University of California, Davis, where he was a founding member of the Department of Statistics. He is a statistical consultant and a former database software developer. He has.
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Parallel Computing for Data Science : With Examples in R, C++ and Cuda
Buch 17 von 73: Chapman & Hall/CRC The RAnbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. Neuware - This is one of the first parallel computing books to focus exclusively on parallel data structures, algorithms, software tools, and applications in data science. The book prepares readers to write effective parallel code in various languages and learn more about different R packages and other tools. It covers the classic 'n observations, p variables' matrix format and common data structures. Many examples illustrate the range of issues encountered in parallel programming.
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Parallel Computing for Data Science
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Parallel Computing for Data Science
Buch 17 von 73: Chapman & Hall/CRC The RSprache: Englisch
Verlag: Chapman And Hall/CRC Dez 2020, 2020
ISBN 10: 0367738198 ISBN 13: 9780367738198
Anbieter: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Parallel Computing for Data Science: With Examples in R, C++ and CUDA is one of the first parallel computing books to concentrate exclusively on parallel data structures, algorithms, software tools, and applications in data science. It includes examples not only from the classic 'n observations, p variables' matrix format but also from time series, network graph models, and numerous other structures common in data science. The examples illustrate the range of issues encountered in parallel programming.With the main focus on computation, the book shows how to compute on three types of platforms: multicore systems, clusters, and graphics processing units (GPUs). It also discusses software packages that span more than one type of hardware and can be used from more than one type of programming language. Readers will find that the foundation established in this book will generalize well to other languages, such as Python and Julia. 354 pp. Englisch.
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In den WarenkorbZustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Dr. Norman Matloff is a professor of computer science at the University of California, Davis, where he was a founding member of the Department of Statistics. He is a statistical consultant and a former database software developer. He has.
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Parallel Computing for Data Science : With Examples in R, C++ and CUDA
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Parallel Computing for Data Science: With Examples in R, C++ and CUDA is one of the first parallel computing books to concentrate exclusively on parallel data structures, algorithms, software tools, and applications in data science. It includes examples not only from the classic 'n observations, p variables' matrix format but also from time series, network graph models, and numerous other structures common in data science. The examples illustrate the range of issues encountered in parallel programming.With the main focus on computation, the book shows how to compute on three types of platforms: multicore systems, clusters, and graphics processing units (GPUs). It also discusses software packages that span more than one type of hardware and can be used from more than one type of programming language. Readers will find that the foundation established in this book will generalize well to other languages, such as Python and Julia.
