mondial
Категории раздела
Онлайн фильмы [5]
Фильмы [1546]
Игры [7356]
Музыка [6880]
Программы [11505]
Для Мобильного [10907]
Наш опрос
Мини-чат
200
Статистика

Все кто есть: 2
Гости: 2
Зарегистрированные: 0
Главная » 2020 » Ноябрь » 1 » Холдер Э. - Графовые алгоритмы. Практическая реализация на платформах Apache Spark и Neo4j
14.24.24
Холдер Э. - Графовые алгоритмы. Практическая реализация на платформах Apache Spark и Neo4j

Каждую секунду во всем мире собирается и динамически обновляется огромный объем информации. Графовые алгоритмы, которые основаны на математике, специально разработанной для изучения взаимосвязей между данными, помогают разобраться в этих гигантских объемах. И, что особенно важно в наши дни, они улучшают контекстную информацию для искусственного интеллекта. Эта книга представляет собой практическое руководство по началу работы с графовыми алгоритмами. В начале описания каждой категории алгоритмов приводится таблица, которая поможет быстро выбрать нужный алгоритм и ознакомиться с примерами его использования. Издание предназначено для разработчиков и специалистов по анализу данных. Для изучения материала книги желателен опыт использования платформ Apache Spark™ или Neo4j, но она пригодится и для изучения более общих понятий теории графов, независимо от выбора графовых технологий.

Название: Графовые алгоритмы. Практическая реализация на платформах Apache Spark и Neo4j
Автор: Нидхем М.
Язык: Русский
Издательство: ДМК Пресс
Жанр: Компьютерная литература
Год выхода: 2020
Формат: pdf
Страниц: 260, цвет. и ч/б ил.
Размер: 19 мб

Скачать Холдер Э. - Графовые алгоритмы. Практическая реализация на платформах Apache Spark и Neo4j

Категория: Для Мобильного | Просмотров: 70 | Добавил: zyzy | Теги: литература, электронная книга, книга, издание
Всего комментариев: 0
Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]
Вход на сайт
Поиск
Календарь
Архив записей
Друзья сайта
  • Официальный блог
  • Сообщество uCoz
  • FAQ по системе
  • База знаний uCoz
  • Copyright MyCorp © 2024