Kail
Организатор
Организатор
- Регистрация
- 09.04.2020
- Сообщения
- 432 008
- Реакции
- 42 933
- Монеты
- 1 191
- Оплачено
- 0
- Баллы
- 0
- #SkladchinaVip
- #1
Параллельное программирование на Python [Фабио Нелли]
- Ссылка на картинку
-
О книге:
Раскройте возможности Python и его экосистемы для решения задач параллельных и высокопроизводительных вычислений!
Книга последовательно знакомит с методами параллельного программирования на Python — от базовых концепций до современных инструментов для распределённых и ускоренных вычислений. Отдельное внимание уделено подходам к оптимизации вычислений. Практические примеры демонстрируют применение параллельных подходов в аналитике данных, машинном обучении и научном моделировании.
Вы узнаете, какие ограничения и компромиссы сопровождают различные модели параллелизма, и научитесь выбирать архитектурные решения в зависимости от характера нагрузки. Книга также рассматривает современные тенденции развития параллельных вычислений и их влияние на экосистему Python.
Вы научитесь:
Желательны базовые знания Python и понимание принципов работы операционных систем.
Формат: PDF
Раскройте возможности Python и его экосистемы для решения задач параллельных и высокопроизводительных вычислений!
Книга последовательно знакомит с методами параллельного программирования на Python — от базовых концепций до современных инструментов для распределённых и ускоренных вычислений. Отдельное внимание уделено подходам к оптимизации вычислений. Практические примеры демонстрируют применение параллельных подходов в аналитике данных, машинном обучении и научном моделировании.
Вы узнаете, какие ограничения и компромиссы сопровождают различные модели параллелизма, и научитесь выбирать архитектурные решения в зависимости от характера нагрузки. Книга также рассматривает современные тенденции развития параллельных вычислений и их влияние на экосистему Python.
Вы научитесь:
- проектировать и реализовывать параллельные алгоритмы на Python;
- эффективно использовать потоки, процессы и асинхронные механизмы выполнения;
- масштабировать приложения для работы с большими объёмами данных;
- применять инструменты ускорения вычислений, включая GPU;
- выбирать архитектурные решения с учётом производительности, ограничений и требований к масштабируемости.
Желательны базовые знания Python и понимание принципов работы операционных систем.
Формат: PDF
Показать больше
Зарегистрируйтесь
, чтобы посмотреть скрытый контент.
Скачать