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  • 正版 Apache Spark深度学习实战/计算机编程实践丛书 [爱尔兰]古
  • 新华书店旗下自营,正版全新
    • 作者: [爱尔兰]古列尔莫·伊奥齐亚著 | [爱尔兰]古列尔莫·伊奥齐亚编 | [爱尔兰]古列尔莫·伊奥齐亚译 | [爱尔兰]古列尔莫·伊奥齐亚绘
    • 出版社: 中国水利水电出版社
    • 出版时间:2021-09
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    • 作者: [爱尔兰]古列尔莫·伊奥齐亚著| [爱尔兰]古列尔莫·伊奥齐亚编| [爱尔兰]古列尔莫·伊奥齐亚译| [爱尔兰]古列尔莫·伊奥齐亚绘
    • 出版社:中国水利水电出版社
    • 出版时间:2021-09
    • 版次:1版1次
    • 印次:1
    • 印刷时间:2022-03-01
    • 字数:340.0
    • 页数:232
    • 开本:16开
    • ISBN:9787517099857
    • 版权提供:中国水利水电出版社
    • 作者:[爱尔兰]古列尔莫·伊奥齐亚
    • 著:[爱尔兰]古列尔莫·伊奥齐亚
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:79.80
    • ISBN:9787517099857
    • 出版社:中国水利水电出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:2022-03-01
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-09
    • 页数:232
    • 外部编号:11482150
    • 版次:1版1次
    • 成品尺寸:暂无

    第1章 Apache Spark生态系统
    1.1 Apache Spark基础知识
    1.2 安装Spark
    1.3 RDD编程
    1.4 Spark SQL、数据集和数据框
    1.5 Spark流
    1.6 使用不同管理器的集群模式
    1.6.1 Standalone独立模式
    1.6.2 Mesos集群模式
    1.6.3 YARN集群模式
    1.6.4 Kubernetes集群模式
    1.7 小结
    第2章 深度学习基础
    2.1 深度学习简介
    2.2 深度神经网络概述
    2.2.1 卷积神经网络
    2.2.2 循环神经网络
    2.3 深度学习的实际应用
    2.4 小结
    第3章 提取、转换和加载
    3.1 通过Spark提取训练数据
    3.1.1 DL4J框架
    3.1.2 通过Data Vec提取数据并通过Spark转换
    3.2 通过 Spark从数据库中提取训练数据
    3.2.1 从关系数据库中提取数据
    3.2.2 从NoSQL数据库中提取数据
    3.3 通过 S3提取数据
    3.4 通过Spark转换原始数据
    3.5 小结
    第4章 数据流
    4.1 Apache Spark处理实时数据流
    4.2 通过 Katka和Spark处理实时数据流
    4.2.1 Apache Kafka
    4.2.2 Spark流和Kafka
    4.3 通过 DL4J和Spark处理实时数据流
    4.4 小结
    第5章 卷积神经网络
    5.1 卷积层
    5.2 池化层
    5.3 连接层
    5.4 权重
    5.5 GoogLeNet Inception V3模型
    5.6 Spark CNN的实践
    5.7 小结
    第6章 循环神经网络
    6.1 LSTM
    6.1.1 随时间反向传播
    6.1.2 RNN存在的问题
    6.2 使用场景
    6.3 上手实践Spark RNN

    古列尔莫.伊奥齐亚(Guglielmo Iozzia),目前是都柏林Optum的大数据交付经理。 他在博洛尼亚大学完成了生物医学工程硕士学位。 毕业后,他加入了博洛尼亚的一家初创IT公司,该公司实施了一个新系统来管理在线支付。 在那里,他为不同领域的不同客户从事复杂的Java项目。 他还曾在联合国机构粮农组织的IT部门工作。 2013年,他有机会加入都柏林的IBM。 在那里,他提高了他的DevOps技能,主要从事基于云的应用程序。 他是一名黄金会员,在DZone撰写文章,并维护一个个人博客,分享他对各种技术主题的发现和想法。

    深度学习是机器学习的一个子集,可以处理具有多层复杂性的数据集。使用Apache Spark实践深度学习解决了技术和分析部分的复杂性以及在Apache Spark上实现深度学习解决方案的速度。
    本书从Apache Spark和深度学习的基础知识开始。您将为深度学习设置Spark,学习分布式建模的原理,并了解不同类型的神经网络。然后,您将在Spark上实施深度学习模型,例如卷积神经网络(CNN),递归神经网络(RNN)和长期短期记忆(LSTM)。
    随着本书的进展,您将获得实际操作经验,了解理解您正在处理的复杂数据集。在本书的过程中,您将使用流行的深度学习框架,如TensorFlow,Deeplearning4j和Keras来训练您的分布式模型。
    在本书的最后,您将获得在各种用例上实现模型的经验。

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