The need to study and understand the technological process of developing modern knowledge as the basis for human survival and the unification of people in a warring state is becoming increasingly important. In his book, 'Large-scale Machine Learning in Python', Шарден Б. , Массарон Л. , Боскетти А explores the evolution of technology and its impact on society, highlighting the importance of developing a personal paradigm for understanding the technological process of developing modern knowledge. This paradigm is essential for survival and unity in a world torn apart by conflict and division. The book begins by examining the growing demand for computational and algorithmic efficiency in the face of big data, and introduces a new wave of machine learning algorithms that meet these requirements. These algorithms are designed to be scalable, with three levels of scalability: 1. Accelerating algorithms that can be used on a desktop computer, with tips on parallelization and memory allocation. 2. Newer algorithms specifically designed for scalability, capable of handling large files without breaking down. 3. Distributed computing, allowing for the scaling up of algorithms to thousands of machines and lightning-fast computations. As we delve deeper into the book, we see how these algorithms are not just about processing large amounts of data, but also about developing a personal paradigm for understanding the technological process of developing modern knowledge. The author emphasizes the need to study and understand this process in order to adapt and thrive in a rapidly changing world.

Все большее значение приобретает необходимость изучения и понимания технологического процесса развития современных знаний как основы выживания человека и объединения людей в воюющем государстве. В его книге, 'Крупномасштабное Машинное обучение на Питоне', Шарден Б., Массарон Л., Боскетти А исследует эволюцию технологии и ее воздействия на общество, подчеркивая важность развития личной парадигмы для понимания технологического процесса развития современного знания. Эта парадигма необходима для выживания и единства в мире, раздираемом конфликтами и разногласиями. Книга начинается с изучения растущего спроса на вычислительную и алгоритмическую эффективность в условиях больших данных, и представляет новую волну алгоритмов машинного обучения, отвечающих этим требованиям. Эти алгоритмы являются масштабируемыми с тремя уровнями масштабируемости: 1. Ускоряющие алгоритмы, которые можно использовать на настольном компьютере, с советами по распараллеливанию и выделению памяти. 2. Новые алгоритмы, специально разработанные для масштабируемости, способны обрабатывать большие файлы без поломки. 3. Распределенные вычисления, обеспечивающие масштабирование алгоритмов до тысяч машин и молниеносные вычисления. Углубляясь в книгу, мы видим, как эти алгоритмы не просто про обработку больших объемов данных, но и про выработку личностной парадигмы понимания технологического процесса развития современных знаний. Автор подчеркивает необходимость изучения и понимания этого процесса, чтобы адаптироваться и процветать в быстро меняющемся мире.

''

現代の知識の発展の技術的プロセスを人間の生存の基礎として研究し、理解する必要性と戦争状態の人々の統一はますます重要になっています。彼の著書「Large-Scale Machine arning on Python」、 Chardin B。、 Massaron L。、 Boschetti Aでは、技術の進化と社会への影響を探求し、現代の知識を開発する技術プロセスを理解するための個人的パラダイムを開発することの重要性を強調している。このパラダイムは、紛争と分裂によって活気づく世界での生存と統一に不可欠です。ビッグデータ環境における計算効率やアルゴリズム効率に対する需要の高まりを検証し、これらの要件を満たす機械学習アルゴリズムの新たな波を紹介することから始まる。これらのアルゴリズムは、3つのレベルのスケーラビリティで拡張可能です。メモリの並列化と割り当てのヒントを持つデスクトップコンピュータで使用できる加速アルゴリズム。2.スケーラビリティのために特別に設計された新しいアルゴリズムは、大きなファイルを壊すことなく処理することができます。3.アルゴリズムを数千台のマシンに拡張し、電光高速コンピューティングを実現する分散コンピューティング。本を掘り下げると、これらのアルゴリズムが大量のデータを処理するだけでなく、現代の知識を開発する技術プロセスを理解するための個人的なパラダイムを開発することにどのようにしているかがわかります。著者は、急速に変化する世界で適応し、繁栄するために、このプロセスを研究し理解する必要性を強調しています。