分散式系統實作的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

分散式系統實作的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦RichardP.Rumelt寫的 好策略的關鍵:策略大師從觀念到實作完整教戰,教你一步步擬訂好策略 和洪錦魁的 Python - 最強入門邁向數據科學之路:王者歸來(全彩印刷第三版)【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】都 可以從中找到所需的評價。

另外網站[筆記] 實作分散式計分系統(一) : 基礎架構 - Medium也說明:本系統是棒球比賽計分系統,並善用mongoDB 的Replica Set,讓資料同步於多個host ,達到分散式儲存的效果。Client 端與Server 端之間以RPC 方式呼叫,但為 ...

這兩本書分別來自商業周刊 和深智數位所出版 。

國立中山大學 電機工程學系研究所 李錫智所指導 彭煜庭的 分散式奇異值分解最小平方估計演算法 (2010),提出分散式系統實作關鍵因素是什麼,來自於矩陣分解、奇異值分解、最小平方估計、分散式系統、大型資料集、平行處理。

最後網站巨型網站原理架構解密:分散式系統&Java中介軟體則補充:從分散式系統的知識切入,讓讀者對分散式系統有基本的瞭解;然後介紹巨型網站隨著資料量、訪問量增加而發生的架構變遷;接著講述構建Java 中介軟體的 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了分散式系統實作,大家也想知道這些:

好策略的關鍵:策略大師從觀念到實作完整教戰,教你一步步擬訂好策略

為了解決分散式系統實作的問題,作者RichardP.Rumelt 這樣論述:

一本從心法到實作的完整策略教戰書! 策略權威魯梅特繼《好策略、壞策略》,暌違10年最新力作 從診斷企業挑戰、聚焦關鍵點、到採取連貫行動 首度完整全解讀!     ★《經濟學人》評選當代管理概念與企業實務領域25大最具影響力人物   ★《麥肯錫季刊》稱「策略大師中的大師」、「策略領域的巨人」   ★《哈佛商業評論》最貼近實務的策略大師   ★ 多次入選全球「50大管理思想家」     策略到底是什麼?經理人在研擬策略,往往難在以下的挑戰:   •是不是套用其他企業的成功策略就好?   →因為商業性質、環境、瓶頸與困境不同,強行套用只會得到不實用的流程計畫。   •可把把財務目標,

例如年成長率15%當成策略?   →策略必須包含連貫一致的行動,而願景與財務目標不是行動、更不是公司要挑戰的關鍵點。   •策略目標不就是每年年終的重大預算活動之一?   →策略是持續的旅程,想要有成功的策略就須時時衡量決策成果,以十八個月為期最佳。   •好策略模型與演算法可以經制定最佳策略?   →理論與實務之間存在巨大落差的一大原因是,理論中考慮的風險是由經濟情勢、競爭情勢,以及計畫相關風險而導致未來現金流量的不確定性。但在現實世界裡,長期投資的最大風險是提議做出此投資者的不勝任或撒謊。   實際上策略不是管理、不是財務績效,複製成功策略,只會得到不實用的流程計畫。量化策略,不一定

能找到因果模型。就算好的策略,也無法保證提振股票市值。   本書將徹底改變策略制定者最重要的工作――研擬策略――的思考與執行方式!   策略權威魯梅特以實務經驗+教學專業為強大後盾,告訴你好策略──從紛亂的情況中,找出阻礙前進的最大挑戰,將行動和資源聚焦在挑戰的關鍵點上,好制定可連貫的解決方案。從心法到實作的完整教戰:   【導入案例培養好策略的思維與執行:】   ●Space X突破傳統商業模式的創新做法:   1.診斷問題→為何把人送上太空要花那麼多錢?   2.關鍵點→昂貴的火箭無法再回收使用導致成本降不下來。   3.採取連貫的行動→燃料便宜、火箭貴,增加燃油來減緩火箭外層炭化,

使火箭可以回收再使用,解決單次發送火箭往返的成本。   ●曾經世界第一的麥格羅希爾出版集團的精簡方針:   1.診斷問題→龐雜的併購,導致事業營運效率不彰與人事成本不斷攀升。   2.關鍵點→聚焦未來可能成長的業務,決定把財金資料做為公司的核心。   3.採取連貫的行動→出售紙本出版事業換取投資未來事業的籌碼,只保留與相關的事業,二度改名來專注經營標普全球公司(S&P Global)事業。   ●歐蕾新產品想擺脫舊有品牌形象的行銷行動:   1.診斷問題→歐蕾品牌形象老舊,後來被年輕一代視為「Oil of Old Lady(老太太的油)」,無法吸引現今消費者。   2.關鍵點→寶僑

總公司認為,不是設法為這品牌注入新生命,就是把另一個品牌延伸取代歐蕾占據的護膚市場區隔。   3.採取連貫的行動→維持「歐蕾」品牌,把新產品取名「歐蕾全效」延伸至相關的產品。和零售業者合作,創造「大眾精品」通路,重新包裝定價。     策略實施之後,人人都能識別出那是不是偉大的策略。好策略並無任何神奇之處,只不過是優秀、具洞察力的管理與行動罷了。本書就是要教你如何做到! 本書特色   •建立策略思考觀念:   很多決策者既不了解策略是什麼,也不知道該如何擬定,經常誤把財務目標與願景當成策略,本書將徹底改變決策者研擬策略時的思考與執行方式。   •帶領讀者實踐策略三部曲:   策略是定義一

個可以克服的「關鍵點」,並設計出可以克服的方法。作者引領你從診斷哪些是真正重要的課題→判斷應付這些課題的關鍵點→聚焦能力、避免資源分散。   •透過案例培養策略腦:   從作者自身輔導中小企業,到眾多知名企業,包括Space X、網飛、軍方戰術與戰略、貝聿銘羅浮宮設計、AdWords、瑞安航空、微軟、Zoom、Apple、Salesforce、迪士尼、奇異……展開策略探索之旅。   •策略鑄造流程與演練:   額外運用一家企業的擬定策略過程,展開一場身歷其境的三天策略練習課。從該企業類型、商業背景、遇到的難題與做法等等,讓讀者能夠更好理解怎麼量身打造專屬策略。   •十年淬鍊的策略精華:

  繼《好策略、壞策略》後策略大師暌違十年最新力作,書中總結「好策略」為何看起來簡單、彷彿毫不費力就水到渠成,讓讀者能夠更進一步制定專屬自家公司的好策略。   各界好評   本書再次證明何以魯梅特是全球的策略權威,這本新作帶你一覽真實世界裡的策略情境,從網飛公司的串流事業,到美國軍方的制定作戰教條,到詳細解說為期三天的「策略鑄造」。這是一本非常值得一讀的指南,獻給最困難的課題之一:面臨棘手的挑戰時,如何開闢出一條前進之路。――英特爾公司前董事會主席安迪.布萊恩(Andy D. Bryant)   魯梅特在這本強大的新作中告訴我們:「策略不是魔法」,但這本書確實施展了魔法,身為策略顧問,我

感覺受到挑戰與啟發,把自己推向更高的思考境界。――麥肯錫管理顧問公司資深合夥人克里斯.布萊德利(Chris Bradley),《曲棍球桿效應》(Strategy Beyond the Hockey Stick)一書合著者   魯梅特是對我及我任職過的公司影響最大的思想家,他使我的工作變得更加有趣,也催化了驚人的財富創造。本書成功地朝應付最重要的課題之一邁進了一大步,「辨識關鍵點」這個概念使我們更容易構思出正確、可行的策略。――紅門軟體公司(Redgate Software)共同創辦人暨執行長西蒙.蓋爾布瑞斯(Simon Galbraith)   魯梅特在這本精闢實用的著作中提醒我們,策略並

不是訂定財務目標的流程,而是深入、不受限地討論公司面臨的重要挑戰,運用創造力來找出變革性的解決方案,魯梅特引用廣泛引人入勝的例子,展示如何做,以及這麼做的巨大好處。――哈佛大學商學院教授蕾貝卡.韓德森(Rebecca Henderson),《重新想像資本主義》(Reimagining Capitalism in a World on Fire)作者   在一片漫談事業目的空洞聲中,魯梅特切入關鍵。這是來自當今最具洞察力且生動有趣的策略論述評論家的又一本傑作。――倫敦政經學院教授約翰.凱爵士(Sir John Kay),《玩別人的錢》(Other People’s Money and Obli

quity)作者  

分散式奇異值分解最小平方估計演算法

為了解決分散式系統實作的問題,作者彭煜庭 這樣論述:

奇異值分解(singular value decomposition,SVD)常被用來解最小平方估計的問題,但奇異值分解在求最小平方解時,非常耗費時間和記憶體空間。因此本論文提出疊代式分割與合併的演算法(iterative divide and merge algorithm, IDMSVD),目的是改善奇異值分解在估計參數時非常耗費時間以及記憶體空間的問題。IDMSVD的概念是先透過奇異值分解進行資料縮減,經過數個階層的資料縮減,最後再利用奇異值分解對縮減後的資料進行參數估計。其中資料縮減包含三個步驟,首先將輸入資料分成許多個資料區塊,然後利用奇異值分解對每個資料區塊分別做分解,之後合併分

解後的結果,做為下一層的輸入矩陣,重複上述三個步驟,直到縮減後的資料夠小才停止疊代,最後利用奇異值分解最小平方估計法求得最小平方解。而對於大型資料集IDMSVD的執行時間仍有改善的空間,IDMSVD在執行每一個階層時,是按順序處理每一個資料區塊;但是,每個資料區塊彼此之間是互相獨立的,如果可以同時處理所有的資料區塊,則可以節省許多時間。所以,本論文基於IDMSVD提出兩種加速IDMSVD的演算法,分別使用兩種分散式系統實作,為雲端運算的Hadoop平台以及NVIDIA的圖形處理器(graphic processing unit, GPU)。將使用Hadoopuq平台的MapReduce實作的演

算法稱為分散式IDMSVD演算法,而使用GPU實作的演算法稱為平行化IDMSVD演算法。實驗結果顯示,IDMSVD可以有效的改善SVD求最小平方解耗費執行時間與記憶體空間的問題,且分散式IDMSVD演算法與平行化IDMSVD演算法亦可進一步改善IDMSVD的執行時間。

Python - 最強入門邁向數據科學之路:王者歸來(全彩印刷第三版)【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】

為了解決分散式系統實作的問題,作者洪錦魁 這樣論述:

Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版     【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】   數量:限量300包   咖啡風味:花神+黃金曼特寧   研磨刻度:40刻度   填充刻度:10g   製造/有效日期,18個月     ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★   ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★   ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★      Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。   1:強調Python語法內涵與精神。   2:用精彩程式實例解說

。   3:科學與人工智慧知識融入內容。   4:章節習題引導讀者複習與自我練習。     相較於第2版,第3版更加強數據科學與機器學習的內容,與相關模組的操作,同時使用更細緻的實例,增加下列知識:     ★解說在Google Colab雲端開發環境執行   ☆解說使用Anaconda Spider環境執行   ★PEP 8,Python設計風格,易讀易懂   ☆Python語法精神、效能發揮極致   ★遞迴函數徹底解說   ☆f-strings輸出徹底解說   ★電影院訂位系統   ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表   ★Numpy數學運算與3D繪圖原理   ☆Pandas操作CSV和Exc

el   ★Sympy模組與符號運算   ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識   ★線性迴歸   ☆機器學習 – scikit-learn   ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ☆決策樹   ★隨機森林樹   ☆其他修訂小細節超過100處     多次與教育界的朋友相聚,談到電腦語言的發展趨勢,大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了,幾乎所有知名公司,例如:Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python,市面上的書也不少了,但是許多人買了許多書,但是學習Python路上仍感障礙重重,原因是沒有選到好的書籍,

市面上許多書籍的缺點是:     ◎Python語法講解不完整   ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例   ◎Python語法的精神與內涵未做說明   ◎Python進階語法未做解說   ◎基礎實例太少,沒經驗的讀者無法舉一反三   ◎模組介紹不足,應用範圍有限     許多讀者因此買了一些書,讀完了,好像學會了,但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。     就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整,當讀者學會Python後,本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著

名,語法非常活,同時擁有非常多豐富、實用的模組,本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說,同時穿插使用各種模組,以協助讀者未來可以更靈活使用Python,以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。     本書以約950個程式實例和約250個一般實例,講解紮實的Python語法,同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書,相信可以學會下列知識:     ★內容穿插說明PEP 8風格,讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式,這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。   ☆拋棄C、C++、Java語法思維,將Python語法、精神功能火力全開

  ★人工智慧基礎知識融入章節內容   ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding),到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set)   ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式   ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立   ★生成式(generator)建立Python資料結構,串列(list)、字典(dict)、集合(set)   ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離,學習取得地球任意位置的經緯度   ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率   ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。  

 ★基礎函數觀念,也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用   ☆Google有一篇大數據領域著名的論文,MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters,重要觀念是MapReduce,筆者將對map( )和reduce( )完整解說,更進一步配合lambda觀念解說高階應用   ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module)   ☆設計加密與解密程式   ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出   ☆檔案壓縮與解壓縮   ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理   ☆檔案讀寫與目

錄管理   ★剪貼簿(clipboard)處理   ☆正則表達式(Regular Expression)   ★遞廻式觀念與碎形(Fractal)   ☆影像處理與文字辨識,更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念   ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計   ☆GUI設計 - 實作小算盤   ★實作動畫與遊戲(電子書呈現)   ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製   ★說明csv和json檔案   ☆繪製世界地圖   ★台灣股市資料擷取與圖表製作   ☆Python解線性代數   ★Python解聯立方程式   ☆Python執行數據分析   ★

科學計算與數據分析Numpy、Pandas   ☆網路爬蟲   ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法   ☆機器學習 – 線性迴歸   ★機器學習 – scikit-learn   ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ★決策樹   ☆隨機森林樹   ★完整函數索引,未來可以隨時查閱