論文の概要: Distributed Computing From First Principles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12959v1
- Date: Sun, 15 Jun 2025 20:44:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-17 17:28:47.18384
- Title: Distributed Computing From First Principles
- Title(参考訳): 第一原理による分散コンピューティング
- Authors: Kenneth Odoh,
- Abstract要約: 分散コンピューティングは、志望のエンジニアや経験豊富な研究者から、幅広いプロフェッショナルまで、さまざまな聴衆の利益を目指している。
分散コンピューティングのコアコンセプトをアクセス可能にすることに情熱を傾けていますが、この作業は、すべてのバックグラウンドから個人に価値ある洞察を与えるために設計された、重要な取り組みです。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This book on Distributed Computing aims to benefit a diverse audience, ranging from aspiring engineers, and seasoned researchers, to a wide range of professionals. Driven by my passion for making the core concepts of distributed computing accessible, this work is a significant undertaking designed to empower individuals from all backgrounds to gain valuable insight. Have you ever wondered how a typical distributed system works under the hood? Are you looking for a pedagogical guide with complete implementations? In this work, we have implemented several foundational algorithms in Distributed Computing. Whether your expertise lies in the theoretical foundations or the practical applications of the principles of Distributed Systems, this book is for you.
- Abstract(参考訳): この分散コンピューティングに関する本は、志望のエンジニアや経験豊富な研究者から、幅広いプロフェッショナルまで、幅広い聴衆に利益をもたらすことを目的としています。
分散コンピューティングのコアコンセプトをアクセス可能にすることに情熱を傾けていますが、この作業は、すべてのバックグラウンドから個人に価値ある洞察を与えるために設計された、重要な取り組みです。
典型的な分散システムが内部でどのように動作するのか、疑問に思ったことがありますか?
完全な実装の教育ガイドを探しているのですか?
本研究では分散コンピューティングにいくつかの基礎的アルゴリズムを実装した。
あなたの専門知識が理論の基礎にあるのか、あるいは分散システムの原則の実践的な応用なのかに関わらず、この本はあなたのものです。
関連論文リスト
- Conditional computation in neural networks: principles and research trends [48.14569369912931]
本稿では,ニューラルネットワークの設計にテクトコンディショナリ計算を適用するという,新たな領域の原理とアイデアを要約する。
特に、入力に条件付きで計算グラフの一部を動的に活性化または非活性化するニューラルネットワークに焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T11:56:38Z) - Improving Inference Performance of Machine Learning with the
Divide-and-Conquer Principle [0.0]
多くの一般的な機械学習モデルは、CPUにデプロイすると、スケールが悪くなります。
本稿では,この問題に対処するための分枝・分枝原理に基づく,単純かつ効果的なアプローチを提案する。
人気の高いOnnxRuntimeフレームワークでこのアイデアを実装し、いくつかのユースケースでその有効性を評価します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-12T15:55:12Z) - Human-Algorithm Collaboration: Achieving Complementarity and Avoiding
Unfairness [92.26039686430204]
慎重に設計されたシステムであっても、補完的な性能はあり得ないことを示す。
まず,簡単な人間アルゴリズムをモデル化するための理論的枠組みを提案する。
次に、このモデルを用いて相補性が不可能な条件を証明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-17T18:44:41Z) - Dive into Deep Learning [119.30375933463156]
この本はJupyterのノートブックでドラフトされており、説明図、数学、インタラクティブな例を自己完結型コードとシームレスに統合している。
私たちのゴールは、(i)誰でも自由に利用できるリソースを提供すること、(ii)応用機械学習科学者になるための出発点を提供するのに十分な技術的な深さを提供すること、(iii)実行可能なコードを含み、実際にどのように問題を解決するかを読者に示すこと、(iv)私たちとコミュニティの両方による迅速なアップデートを可能にすることです。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-21T18:19:46Z) - Distributed Deep Learning in Open Collaborations [49.240611132653456]
協調学習に特化して設計された新しいアルゴリズムフレームワークを提案する。
現実的な条件下でのSwaVとALBERTの事前学習に対するアプローチの有効性を実証し,コストのごく一部で従来の設定に匹敵する性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-18T16:23:13Z) - The Atlas for the Aspiring Network Scientist [0.0]
ネットワーク科学 (Network science) は、ネットワークとしての表現を通して複雑なシステムの調査と分析を行う分野である。
複雑なネットワークを理解したいなら、大規模な分析ツールボックスをマスターする必要があります。
この本は、これらのツールに初めてアクセスすることを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-04T10:21:19Z) - Have We Reached Consensus? An Analysis of Distributed Systems Syllabi [1.2633386045916444]
我々は,世界トップクラスのコンピュータサイエンスプログラムから,分散システムコースの51シラビをレビューする。
トピックの選択や本,論文読解リストなど,本科の授業に使用されるアプローチを特定した。
本研究は,2つの重要なカリキュラムイニシアチブのガイドラインに適合するか否かについて,本研究の結果と議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-01T15:00:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。