利用Dask扩展Python性能
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作者(美) 霍尔顿·卡劳, (加) 米卡·金明斯著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302666295
出版时间2024-08
装帧平装
开本其他
定价89元
货号4676116
上书时间2024-12-20
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商品详情
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作者简介
"Holden Karau 是 Apache Spark 提交者，Apache 软件基金会成员，也是活跃的开源
贡献者。作为一名软件工程师，她曾在 Apple、Google、IBM、Alpine、Databricks、Foursquare
和 Amazon 从事各种分布式计算、搜索和分类问题的研究。她毕业于加拿大滑铁卢大学
（University of Waterloo），获得过计算机科学数学学士学位。在软件之外，她还喜欢焊
接、骑车和跳舞等。
Mika Kimmins 是一名数据工程师、分布式系统研究员和机器学习顾问。她曾是 Apple
公司的 Siri 数据工程师，也曾是一名学术研究人员和非营利工程人员，她从事过自然语
言处理（NLP）、语言建模、强化学习和机器学习管道等多种工作。她拥有哈佛大学工
程科学硕士和 MBA 学位，以及加拿大多伦多大学（University of Toronto）计算机科学和
数学学士学位。Mika 爱好花样滑冰、空中舞蹈和缝纫。 "
目录
本书详细阐述了与Dask扩展Python性能相关的基本知识, 主要包括了解Dask、Dask基础操作、Dask的工作原理、Dask DataFrame、Dask的集合、高级任务调度、添加可变状态和Dask Actor、评估Dask的组件和库、迁移现有的分析工程、使用GPU和其他特殊资源的Dask、使用Dask进行机器学习、生产化Dask等内容。
内容摘要
本书详细阐述了与Dask 扩展 Python 性能相关的基本知识，主要包括了解 Dask、Dask 基础操作、Dask的工作原理、Dask DataFrame、Dask的集合、高级任务调度、添加可变状态和Dask Actor、评估Dask的组件和库、迁移现有的分析工程、使用GPU和其他特殊资源的Dask、使用Dask进行机器学习、生产化Dask等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。
主编推荐
"Dask 是一个使用 Python 进行并行计算的框架，使得并行计算可以从一台机器上的多
个核心扩展到拥有数千台机器的数据中心。它具有低级任务 API 和更高级别的以数据为
中心的 API。低级任务 API 支持 Dask 与各种 Python 库的集成。拥有公共 API 使得工具
生态系统能够围绕 Dask 得以发展，以适应各种用例。"
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