数据科学中的并行计算--以RC++和CUDA为例/R语言应用系列普通图书/综合图书 (美)诺曼·马特洛夫|译者:汪磊//寇强西安交大 9787560599588

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作者: (美)诺曼·马特洛夫|译者:汪磊//寇强
出版社: 西安交大
ISBN: 9787560599588

出版时间: 2017-12
装帧: 其他
开本: 其他

作者: (美)诺曼·马特洛夫|译者:汪磊//寇强
出版社: 西安交大

ISBN: 9787560599588
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综合性图书

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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JournalofStatisticalSoftware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。

目录
译者序
前言
作者简介
第1章  R语言中的并行处理入门
  1.1  反复出现的主题：良好并行所具有的标准
  1.2  关于机器
  1.3  反复出现的主题：不要把鸡蛋放在一个篮子里
  1.4  扩展示例：相互网页外链
第2章  “我的程序为什么这么慢？”：速度的障碍
  2.1  速度的障碍
  2.2  性能和硬件结构
  2.3  内存的基础知识
  2.4  网络基础
  2.5  延迟和带宽
  2.6  线程调度
  2.7  多少个进程／线程？
  2.8  示例：相互外链问题
  2.9  “大O”标记法
  2.10  数据序列化
  2.11  “易并行”的应用
第3章  并行循环调度的准则
  3.1  循环调度的通用记法
  3.2  snow中的分块
  3.3  关于代码复杂度
  3.4  示例：所有可能回归
  3.5  partools包
  3.6  示例：所有可能回归，改进版本
  3.7  引入另一个工具：multicore
  3.8  块大小的问题
  3.9  示例：并行距离计算
  3.10  foreach包
  3.11  跨度
  3.12  另一种调度方案：随机任务置换
  3.13  调试snow和multicore的代码
第4章  共享内存范式：基于R的简单介绍
  4.1  是什么被共享了？
  4.2  共享内存代码的简洁
  4.3  共享内存编程的高级介绍：Rdsm包
  4.4  示例：矩阵乘法.
  4.5  共享内存能够带来性能优势
  4.6  锁和屏障
  4.7  示例：时间序列中的最大脉冲
  4.8  示例：变换邻接矩阵
  4.9  示例：k-means聚类
第5章  共享内存范式：C语言层面
  5.1  OpenMP
  5.2  示例：找到时间序列中的最大脉冲
  5.3  OpenMP循环调度选项
  5.4  示例：邻接矩阵的变换
  5.5  示例：邻接矩阵，R可调用的代码

内容摘要
诺曼·马特洛夫著的《数据科学中的并行计算--以RC++和CUDA为例》是第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。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。
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