图书介绍
R高性能编程 用整套解决方案与高超技巧突破性能瓶颈PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 利姆，Tjhi著 著
- 出版社： 北京：电子工业出版社
- ISBN：9787121273964
- 出版时间：2015
- 标注页数：144页
- 文件大小：42MB
- 文件页数：160页
- 主题词：程序语言－程序设计
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R高性能编程 用整套解决方案与高超技巧突破性能瓶颈PDF格式电子书版下载
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图书目录
1 理解R的性能：为什么R程序有时候很慢？1
计算性能的三个限制因素：CPU、RAM和磁盘I/O2
R是运行时解释的4
R是单线程的5
R需要将全部数据加载到内存5
算法设计影响时间和空间复杂度6
小结9
2 性能分析：衡量代码的性能11
衡量总运行时间11
使用system.time()衡量运行时间12
使用rbenchmark重复衡量运行时间13
使用microbenchmark衡量运行时间的分布15
分析运行时间16
使用Rprof()分析函数的性能16
性能分析的结果18
分析内存使用情况20
使用OS工具监控内存、CPU使用情况和磁盘I/O22
瓶颈的发现及解决23
小结26
3 加快R运行的简单方法27
向量化27
使用内置函数29
预分配内存30
使用更简单的数据结构33
使用哈希表进行大型数据上的频繁查找34
去CRAN寻找更快的包35
小结36
4 使用编译代码加快运行速度37
在运行之前编译R代码37
编译函数38
即时编译（JIT）R代码41
在R中使用编译语言41
前提条件42
以内联形式包含编译代码42
调用外部编译代码46
使用编译代码的注意事项49
小结52
5 使用GPU让R运行得更快53
GPU上的通用计算53
R和GPU54
安装gputools55
使用gputools实现快速统计建模55
小结59
6 减少内存使用的简单方法61
重用对象而不多占用内存61
删除不再需要的中间数据66
运行时计算值而不是永久性存储值69
交换活跃数据和非活跃数据71
小结71
7 使用有限的内存处理大型数据集73
使用节约内存的数据结构73
更小的数据类型76
稀疏矩阵77
对称矩阵78
比特向量79
使用内存映射文件并以块的形式处理数据80
bigmemory包81
ff包85
小结89
8 使用并行计算加倍提升性能91
数据并行性v.s.任务并行性91
实现数据并行的算法95
实现任务并行的算法98
集群节点运行同一个任务时98
集群节点运行多个不同任务时100
计算机集群并行执行多个任务102
共享内存并行性v.s.分布式内存并行性104
优化并行的性能108
小结109
9 将数据处理交给数据库系统111
将数据抽取到R v.s.在数据库中处理数据111
在关系型数据库中使用SQL进行数据预处理112
将R表达式转化为SQL116
使用dplyr117
使用PivotalR119
在数据库中运行统计和机器学习算法122
使用列式数据库提升性能125
使用数据库阵列最大化科学计算的性能128
小结129
10 R和大数据131
理解Hadoop131
在Amazon Web Services上配置Hadoop133
使用Hadoop批量处理大型数据集136
将数据上传到HDFS136
使用RHadoop分析HDFS数据138
R中的其他Hadoop包142
小结143