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.

Il est de plus en plus important d'apprendre et de comprendre le processus technologique du développement des connaissances modernes comme base de la survie humaine et de l'unification des personnes dans un État en guerre. Dans son livre, « L'apprentissage automatique à grande échelle sur Piton », Charden B., Massaron L., Boschetti A explore l'évolution de la technologie et son impact sur la société, soulignant l'importance de développer un paradigme personnel pour comprendre le processus technologique du développement de la connaissance moderne. Ce paradigme est indispensable à la survie et à l'unité dans un monde déchiré par les conflits et les divisions. livre commence par étudier la demande croissante d'efficacité informatique et algorithmique dans des conditions de big data, et présente une nouvelle vague d'algorithmes d'apprentissage automatique répondant à ces exigences. Ces algorithmes sont évolutifs avec trois niveaux d'évolutivité : 1. Algorithmes d'accélération que vous pouvez utiliser sur votre ordinateur de bureau, avec des conseils de mise en parallèle et d'allocation de mémoire. 2. s nouveaux algorithmes, spécialement conçus pour l'évolutivité, sont capables de traiter des fichiers volumineux sans panne. 3. Des calculs distribués qui permettent d'étendre les algorithmes à des milliers de machines et des calculs éclair. En approfondissant le livre, nous voyons comment ces algorithmes ne sont pas seulement sur le traitement de grandes quantités de données, mais aussi sur l'élaboration d'un paradigme personnel pour comprendre le processus technologique du développement des connaissances modernes. L'auteur souligne la nécessité d'étudier et de comprendre ce processus pour s'adapter et prospérer dans un monde en mutation rapide.

La necessità di studiare e comprendere il processo tecnologico di sviluppo delle conoscenze moderne come base della sopravvivenza umana e dell'unione delle persone in uno Stato in guerra diventa sempre più importante. Nel suo libro, «L'apprendimento automatico su larga scala su Piton», Charden B., Massaron L., Boschetti A esplora l'evoluzione della tecnologia e i suoi effetti sulla società, sottolineando l'importanza di sviluppare un paradigma personale per comprendere il processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna. Questo paradigma è essenziale per la sopravvivenza e l'unità in un mondo dilaniato da conflitti e divergenze. Il libro inizia studiando la crescente domanda di efficienza computazionale e algoritmica in un ambiente di grandi dati e presenta una nuova ondata di algoritmi di apprendimento automatico che soddisfano questi requisiti. Questi algoritmi sono scalabili con tre livelli di scalabilità: 1. Algoritmi di accelerazione che possono essere utilizzati sul desktop, con suggerimenti per la disattivazione e l'allocazione di memoria. 2. I nuovi algoritmi progettati appositamente per la scalabilità sono in grado di gestire file di grandi dimensioni senza guasto. 3. Calcoli distribuiti che consentono di scalare gli algoritmi fino a migliaia di macchine e calcolazioni fulminanti. Approfondendo il libro, vediamo come questi algoritmi non si limitino a elaborare grandi quantità di dati, ma anche a sviluppare un paradigma personale per comprendere il processo tecnologico di sviluppo delle conoscenze moderne. L'autore sottolinea la necessità di studiare e comprendere questo processo per adattarsi e prosperare in un mondo in rapida evoluzione.

Die Notwendigkeit, den technologischen Prozess der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage des menschlichen Überlebens und der Vereinigung der Menschen in einem kriegführenden Staat zu studieren und zu verstehen, wird immer wichtiger. In seinem Buch „Large Scale Machine arning on Piton“ untersucht Charden B., Massaron L., Boschetti A. die Entwicklung der Technologie und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft und betont die Bedeutung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas für das Verständnis des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens. Dieses Paradigma ist notwendig für das Überleben und die Einheit in einer Welt, die von Konflikten und Spaltungen zerrissen ist. Das Buch beginnt mit der Untersuchung der wachsenden Nachfrage nach Rechen- und algorithmischer Effizienz unter Big-Data-Bedingungen und stellt eine neue Welle von Machine-arning-Algorithmen vor, die diesen Anforderungen gerecht werden. Diese Algorithmen sind mit drei Skalierbarkeitsstufen skalierbar: 1. Beschleunigungsalgorithmen, die auf einem Desktop-Computer verwendet werden können, mit Tipps zum Parallelisieren und Zuweisen von Speicher. 2. Neue Algorithmen, die speziell für die Skalierbarkeit entwickelt wurden, sind in der Lage, große Dateien ohne Bruch zu verarbeiten. 3. Distributed Computing, das die Skalierung von Algorithmen auf Tausende von Maschinen und blitzschnelle Berechnungen ermöglicht. Wenn wir in das Buch eintauchen, sehen wir, wie es bei diesen Algorithmen nicht nur um die Verarbeitung großer Datenmengen geht, sondern auch um die Entwicklung eines persönlichen Paradigmas zum Verständnis des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens. Der Autor betont die Notwendigkeit, diesen Prozess zu studieren und zu verstehen, um sich in einer sich schnell verändernden Welt anzupassen und zu gedeihen.

הצורך ללמוד ולהבין את התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני כבסיס להישרדות האדם בספרו, ”Larg-Scale Machine arning on Python”, Chardin B., Massaron L., Boschetti A חוקר את התפתחות הטכנולוגיה ואת השפעתה על החברה, ומדגיש את החשיבות של פיתוח פרדיגמה אישית להבנת התהליך הטכנולוגי של פיתוח ידע מודרני. פרדיגמה זו חיונית להישרדות ואחדות בעולם מוכה סכסוכים ופילוגים. הספר מתחיל בבדיקת הביקוש הגובר ליעילות חישובית ואלגוריתמית בסביבת נתונים גדולה, ומציג גל חדש של אלגוריתמים ללימוד מכונה העומדים בדרישות אלה. אלגוריתמים אלה ניתנים לניסוח עם שלוש רמות של שקילות: 1. מאיץ אלגוריתמים שניתן להשתמש בהם במחשב שולחן עבודה עם טיפים להקבלה והקצאת זיכרון. 2. אלגוריתמים חדשים שתוכננו במיוחד עבור קשקשים מסוגלים לטפל בקבצים גדולים ללא שבירה. 3. מחשוב מבוזר שמאזן אלגוריתמים לאלפי מכונות ומספק מחשוב במהירות הבזק. התעמקות בספר, אנו רואים כיצד אלגוריתמים אלה אינם רק על עיבוד כמויות גדולות של נתונים, אלא גם על פיתוח פרדיגמה אישית להבנת התהליך הטכנולוגי של פיתוח ידע מודרני. המחבר מדגיש את הצורך ללמוד ולהבין תהליך זה על מנת להסתגל ולשגשג בעולם המשתנה במהירות.''

İnsanın hayatta kalmasının ve insanların savaşan bir durumda birleşmesinin temeli olarak modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecini inceleme ve anlama ihtiyacı giderek daha önemli hale geliyor. "Python'da Büyük Ölçekli Makine Öğrenimi'adlı kitabında, Chardin B., Massaron L., Boschetti A, teknolojinin evrimini ve toplum üzerindeki etkisini araştırarak, modern bilginin geliştirilmesindeki teknolojik süreci anlamak için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini vurgulamaktadır. Bu paradigma, çatışma ve bölünme ile parçalanmış bir dünyada hayatta kalma ve birlik için gereklidir. Kitap, büyük bir veri ortamında hesaplama ve algoritmik verimlilik için artan talebi inceleyerek başlar ve bu gereksinimleri karşılayan yeni bir makine öğrenme algoritmaları dalgası sunar. Bu algoritmalar üç ölçeklenebilirlik seviyesi ile ölçeklenebilir: 1. Bellek paralelleştirme ve tahsis etme ipuçlarıyla bir masaüstü bilgisayarda kullanılabilecek hızlandırıcı algoritmalar. 2. Ölçeklenebilirlik için özel olarak tasarlanmış yeni algoritmalar, büyük dosyaları kırılmadan işleyebilir. 3. Algoritmaları binlerce makineye ölçeklendiren ve yıldırım hızında bilgi işlem sağlayan dağıtılmış bilgi işlem. Kitaba baktığımızda, bu algoritmaların sadece büyük miktarda veriyi işlemekle değil, aynı zamanda modern bilginin geliştirilmesinin teknolojik sürecini anlamak için kişisel bir paradigma geliştirmekle ilgili olmadığını görüyoruz. Yazar, hızla değişen bir dünyada uyum sağlamak ve gelişmek için bu süreci inceleme ve anlama ihtiyacını vurgulamaktadır.

أصبحت الحاجة إلى دراسة وفهم العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة كأساس لبقاء الإنسان وتوحيد الناس في دولة متحاربة ذات أهمية متزايدة. في كتابه «التعلم الآلي على نطاق واسع على بايثون»، يستكشف Chardin B.، Massaron L.، Boschetti A تطور التكنولوجيا وتأثيرها على المجتمع، مع التأكيد على أهمية تطوير نموذج شخصي لفهم العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. وهذا النموذج ضروري للبقاء والوحدة في عالم يمزقه الصراع والانقسام. يبدأ الكتاب بفحص الطلب المتزايد على الكفاءة الحسابية والخوارزمية في بيئة البيانات الضخمة، ويقدم موجة جديدة من خوارزميات التعلم الآلي التي تلبي هذه المتطلبات. هذه الخوارزميات قابلة للتطوير بثلاثة مستويات من قابلية التوسع: 1. تسريع الخوارزميات التي يمكن استخدامها على كمبيوتر سطح المكتب مع نصائح لموازاة وتخصيص الذاكرة. 2. الخوارزميات الجديدة المصممة خصيصًا لإمكانية التوسع قادرة على التعامل مع الملفات الكبيرة دون كسر. 3. وزعت الحوسبة التي توسع الخوارزميات على آلاف الآلات وتوفر الحوسبة السريعة البرق. عند الخوض في الكتاب، نرى كيف أن هذه الخوارزميات لا تتعلق فقط بمعالجة كميات كبيرة من البيانات، ولكن أيضًا حول تطوير نموذج شخصي لفهم العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. ويشدد المؤلف على ضرورة دراسة وفهم هذه العملية من أجل التكيف والازدهار في عالم سريع التغير.

인간 생존과 전쟁 상태에있는 사람들의 통일의 기초로서 현대 지식 개발의 기술 과정을 연구하고 이해해야 할 필요성이 점점 중요 해지고 있습니다. 그의 저서 '파이썬에 대한 대규모 기계 학습', Chardin B., Massaron L., Boschetti A는 기술의 진화와 사회에 미치는 영향을 탐구하여 현대 지식 개발의 기술 프로세스를 이해하기위한 개인 패러다임 개발의 중요성을 강조합니다.. 이 패러다임은 갈등과 분열로 인해 세상에서 생존과 연합에 필수적입니다. 이 책은 빅 데이터 환경에서 계산 및 알고리즘 효율성에 대한 수요가 증가함에 따라 시작되며 이러한 요구 사항을 충족하는 새로운 기계 학습 알고리즘을 소개합니다. 이 알고리즘은 세 가지 수준의 확장 성으로 확장 가능합니다. 메모리를 병렬화하고 할당하기위한 팁과 함께 데스크탑 컴퓨터에서 사용할 수있는 알고리즘을 가속화합니다. 2. 확장 성을 위해 특별히 설계된 새로운 알고리즘은 중단없이 큰 파일을 처리 할 수 있습니다. 3. 알고리즘을 수천 대의 컴퓨터로 확장하고 초고속 컴퓨팅을 제공하는 분산 컴퓨팅. 이 책을 살펴보면 이러한 알고리즘이 대량의 데이터를 처리하는 것뿐만 아니라 현대 지식을 개발하는 기술 프로세스를 이해하기위한 개인 패러다임 개발에 관한 것입니다. 저자는 빠르게 변화하는 세상에서 적응하고 번성하기 위해이 과정을 연구하고 이해해야 할 필요성을 강조합니다.

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。

越來越重要的是，必須研究和理解發展現代知識的技術進程，以此作為人類生存和人類團結在交戰國的基礎。Charden B.，Massaron L.，Bosketti A在他的著作《蟒蛇上的大規模機器學習》中探討了技術的演變及其對社會的影響，強調了發展個人範式對於理解現代知識發展的過程過程的重要性。這種模式對於在充滿沖突和分歧的世界中生存和團結至關重要。本書首先研究了大數據環境中對計算和算法效率的日益增長的需求，並介紹了滿足這些要求的機器學習算法的新浪潮。這些算法具有三個級別的可擴展性：1。加速算法可在臺式計算機上使用,並附有平移和內存分配提示。2.專門為可擴展性設計的新算法能夠處理大型文件而不會崩潰。3.分布式計算,可將算法擴展到數千臺機器和閃電計算。在深入研究這本書時，我們看到這些算法不僅是關於處理大量數據，而且是關於產生理解現代知識發展過程的個人範式。作者強調有必要研究和理解這一過程，以便在快速變化的世界中適應和繁榮。