ДМК-Пресс C++ AMP. Построение массивно параллельных программ с помощью Microsoft Visual C++ Грегори Кейт, Миллер Эйд

C++ Accelerated Massive Parallelism (C++ AMP) - разработанная корпорацией Microsoft технология ускорения написанных на C++ приложений за счет исполнения кода на оборудовании с распараллеливанием по данным, например, на графических процессорах. Модель программирования в C++ AMP основана на библиотеке, устроенной по образцу STL, и двух расширениях языка C++, интегрированных в компилятор Visual C++ 2012. Она в полной мере поддерживается инструментами Visual Studio, в том числе IntelliSense, отладчиком и профилировщиком. Благодаря C++ AMP свойственная гетерогенному оборудованию производительность становится доступна широким кругам программистов.В книге показано, как воспользоваться всеми преимуществами C++ AMP в собственных приложениях. Помимо описания различных черт C++ AMP, приведены примеры различных подходов к реализации различных алгоритмов в реальных приложениях

Данная книга рассказывает об особенностях программирования для попы версий AutoCAD (2013-2015). В ней разъясняется процесс написания программного кода на четырех языках: C++, С#, LISP, VBA. Рассмотрены среды разработки Microsoft Visual Studio 2010- 2013, Microsoft Visual Basic 7.1, а также библиотек; ObjectARX 2013-2015, AutoCAD .NET API 2013-2015. Описан механизм проектирования интеллектуальных объектов (custom objects), которые становятся новыми примитивами AutoCAD • Методически книга может использоваться и при работе с предыдущими версия ми AutoCAD • Издание предназначено для опытных пользователей AutoCAD, желающих автоматизировать свою работу, студентов, а также для программистов, занимающихся разработкой плагинов и внешних модулей

Учиться стало еще проще. Повысьте эффективность работы с помощью Microsoft Project 2019. Переходите в нужный вам раздел в поисках ответов - наглядные уроки и информативные скриншоты покажут вам, что именно нужно делать • Создавайте новые планы проектов, составляйте списки задач и назначайте ресурсы • Просматривайте доступность ресурсов и отслеживайте ход выполнения задач • Выполняйте тонкую настройку ресурсов и назначений • Визуализируйте планы проекта с помощью диаграмм Ганта и других представлений и отчетов • Выполняйте консолидацию проектов и настраивайте общий доступ к ресурсам • Управляйте современными agile-проектами • Настройте Project для максимальной эффективной работы • Используйте улучшенные функции для связывания задач, работы с временной шкалой и доступностью • Освойте передовые методы управления проектами, изучая Project • Ищите только нужные вам задачи и уроки

Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас • Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению – в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину - благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию, он глубоко освещает основополагающие идеи глубокого обучения и нейронных сетей • Второй том посвящен нейронным сетях – быстро развивающемуся направлению машинного обучения. В первом томе, вышедшем в издательстве «ДМК Пресс» ранее, изложены фундаментальные основы глубокого обучения

Данная книга представляет co6oй современное руководство для всех пишущих на C++ программистов, которые хотят научиться pa6oтaть с 6и6лиoтeкoй Threading Building Blocks (TBB). Написанная специалистами по TBB и параллельному программированию, она подытоживает их многолетний коллективный опыт paзpa6oтки и преподавания параллельного программирования с помощью TBB • В книге приводятся многочисленные примеры и рекомендации, которые помогут вам в полной мере овладеть TBB и задействовать всю мощь параллельных систем • Краткое содержание • использование TBB для paзpa6oтки переносимого, простого, масштабируемого и 6oлee понятного кода • передовые методы распараллеливания счетных задач • интеграция TBB с другими пакетами многопоточного программирования • создание мacштa6иpyeмыx высокопроизводительных программ, распараллеленных по данным • применение обобщенного программирования для написания эффективных алгоритмов

Если вы уже владеете программированием на языке Haskell, эта книга научит вас использованию множества интерфейсов и библиотек, предназначенных для написания параллельных и конкурентных программ. Вы узнаете, как распараллеливание на многоядерные процессоры позволяет ускорять вычислительно нагруженные программы и как конкурентность облегчает написание программ с активно взаимодействующими между собой и с другими программами потоками • Автор Саймон Марлоу проведёт вас по этому пути, сопровождая его большим количеством примеров, с которыми можно самостоятельно экспериментировать, запуская, изменяя и расширяя. Книга делится на две части, посвященные таким инструментам, как Parallel Haskell и Concurrent Haskell, включённые в неё упражнения позволят вам научиться • выражать параллелизм в языке Haskell средствами монады Eval и стратегий вычислений • распараллеливать обычный код на языке Haskell в монаде Par • организовывать параллельные вычисления с массивами на основе библиотеки Repa • использовать библиотеку Accelerate для запуска вычислений на графических процессорах • работать с базовыми интерфейсами для написания конкурентного кода • реализовывать высокопроизводительные конкурентные сетевые серверы • писать распределённые программы, запускающиеся на множестве машин сети

В книге излагаются основы моделирования данных с точки зрения языка DAX. Разбираются реальные бизнес-сценарии, связанные с учетом складских запасов, прогнозированием, взаимодействием между отделами в рамках компании и безопасностью данных. Прорабатываются нюансы моделирования данных и распространенные ошибки, допускаемых при построении сложных агрегаций. Издание поможет в построении мощных аналитических решений на основе данных с использованием всего потенциала доступных инструментов • Для аналитиков со знанием DAX или других аналитических инструментов Microsoft, желающих повысить свой уровень владения языком DAX и начать использовать аналитические модели более эффективно

Издание рассказывает о применении когнитивных служб компании Microsoft и применении на практике набора простых API. В доступной форме описано создание приложений на основе искусственного интеллекта в среде разработки Visual Studio, создание разговорного интерфейса, применение API для обработки распознавания и интерпретации устной речи. Описаны различные модели языка в искусственном интеллекте • Предназначена для широкого круга читателей, интересующихся искусственным интеллектом и возможностями его практического применения, знающих на уровне пользователя базовые сервисы Microsoft

В книге описываются стандартные элементы архитектуры, такие как центральный процессор, память, порты ввода-вывода, а также операционная система, компилятор, компоновщик и сетевое окружение. Демонстрируются способы представления данных и программ на машинном уровне, приемы оптимизации программ, особенности управления потоками выполнения и виртуальной памятью, а также методы сетевого и параллельного программирования • Среди рассматриваемых тем • представление данных и программ на машинном уровне • архитектура процессора • приемы оптимизации программ • компоновка объектных модулей • управление потоками выполнения • виртуальная память и управление ею • ввод/вывод на системном уровне • сетевое и параллельное программирование • Приведенные примеры для процессоров, совместимых с Intel (x86-64), написаны на языках C и ассемблера и предназначены для выполнения в операционной системе Linux

Объем обрабатываемых данных во всех областях человеческой деятельности продолжает расти быстрыми темпами. Существуют ли эффективные приемы работы с ним? В этой книге рассказывается об Apache Spark, открытой системе кластерных вычислений, которая позволяет быстро создавать высокопроизводительные программы анализа данных. С помощью Spark вы сможете манипулировать огромными объемами данных посредством простого API на Python, Java и Scala • Написанная разработчиками Spark, эта книга поможет исследователям данных и программистам быстро включиться в работу. Она рассказывает, как организовать параллельное выполнение заданий всего несколькими строчками кода, и охватывает примеры от простых пакетных приложений до программ, осуществляющих обработку потоковых данных и использующих алгоритмы машинного обучения