图表示学习 图表示学习、图神经网络开山之作,斯坦福大学博士、吉尔大学助理教授倾力打造,GraphSAGE、DeepGraphInfomax作者全景揭秘,清华等机构力荐
图表示学习、图神经网络开山之作; 斯坦福大学博士、吉尔大学助理教授倾力打造; 清华大学教授鼎力推荐; 浙江大学、山东大学、北京邮电大学等多位高校学子精心翻译; 全面剖析图表示学习、图神经网络、图嵌入、节点嵌入、图深度学习等AI领域的前沿进展, 探索提升AI的可解释性、健壮性的路径与方法,为AI实现推理、规划、逻辑等表示提供助力。
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绝大多数应用程序的核心都有一个虚拟交换机,用于在服务器、程序和服务之间快速传递消息。RabbitMQ是一个高效且易于部署的消息队列服务器,它可以轻而易举地处理各种情形下的消息通信,不论是网络初创公司还是大型企业系统。 本书能够教会你如何使用RabbitMQ消息通信服务器,构建和管理用不同语言编写的可伸缩应用。这很容易上手。你将学习消息队列的工作原理以及RabbitMQ是如何适用的。然后,你将通过许多案例来探索实践当中的可扩展性和互操作性问题。*后,你将学习如何将Rabbit打造成一部运作良好的机器,以应对24 7 365的无间断工作环境。 本书包以下内容 □ 学习基本消息通信设计模式 □ 使用模式来满足按需扩展 □ 整合PHP编写的前端和用任何语言编写的后端 □ 在30分钟内实现发布/订阅的告警服务 □ 配置RabbitMQ内建集群 □ 监控、管理、扩展并调试Ra
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从本书你将学到什么 √ 对R程序进行基准测试和性能分析以解决性能瓶颈 √ 理解CPU、内存和磁盘I/O是如何限制R程序的性能的 √ 优化R代码使其运行更快并消耗更少内存 √ 在R中使用编译代码和C这样的其他语言以加快计算速度 √ 利用GPU提升计算速度 √ 使用基于磁盘的内存和块技术处理超过内存容量的数据集 √ 通过并行计算接入多个CPU √ 在R中利用高级数据库系统和大数据工具 这本书的读者是谁 这本书可以帮助那些想要提升R程序性能的程序员和开发者,使R程序在处理大型数据集的时候运行更快;也适合那些试图解决某个讨厌的性能问题的程序员和开发者。
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