- 授权协议: Apache
- 开发语言: C/C++ Python
- 操作系统: Linux
- 软件首页: http://www.paddlepaddle.org/index.cn.html
- 软件文档: http://www.paddlepaddle.org/doc_cn/howto/index_cn.html
- 官方下载: https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/releases
软件介绍
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning 并行分布式深度学习)是百度研发的深度学习平台，具有易用，高效，灵活和可伸缩等特点，为百度内部多项产品提供深度学习算法支持。
支持的特性
易用性：为用户提供了直观且灵活的数据接口和模型定义接口
灵活性：PaddlePaddle支持多种神经网络结构和优化算法。简单书写配置文件即可实现复杂模型，如带注意力机制或复杂记忆连接的神经机器翻译模型
高效性：为充分发挥多种计算资源的效力，PaddlePaddle在计算、存储、架构、通信等多方面都做了细致优化，性能优异
可伸缩性：PaddlePaddle全面支持多核、多GPU、多机环境，优化的通信实现使高吞吐与高性能成为可能，轻松应对大规模数据训练需求
多任务下的数据结构与算法
周伟明 / 华中科技 / 2006-4 / 58.00元
本书和传统同类书籍的区别是除了介绍基本的数据结构容器如栈、队列、链表、树、二叉树、红黑树、AVL树和图之外，引进了多任务；还介绍了将任意数据结构容器变成支持多任务的方法；另外，还增加了复合数据结构和动态数据结构等新内容的介绍。在复合数据结构中不仅介绍了哈希链表、哈希红黑树、哈希AVL树等容器，还介绍了复合数据结构的通用设计方法；在动态数据结构中主要介绍了动态环形队列、动态等尺寸内存管理算法。在内存......一起来看看 《多任务下的数据结构与算法》 这本书的介绍吧!
