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Practical Concurrent Haskell - Mihailescu, Marius

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        Avis sur Practical Concurrent Haskell de Mihailescu, Marius Format Broché  - Livre Informatique

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        Présentation Practical Concurrent Haskell de Mihailescu, Marius Format Broché

         - Livre Informatique

        Livre Informatique - Mihailescu, Marius - 31/08/2017 - Broché - Langue : Anglais

        . .

      • Auteur(s) : Mihailescu, Marius - Nita, Stefania Loredana
      • Editeur : Apress L.P.
      • Langue : Anglais
      • Parution : 31/08/2017
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 284
      • Expédition : 540
      • Dimensions : 25.4 x 17.8 x 1.6
      • ISBN : 1484227808



      • Résumé :

        1. This book aims to sell like Apress' Beginning Haskell at nearly 2,000 units total net sales.
        2. Aims to be first or unique practical book on concurrent Haskell to market with big data and cloud computing applications?(O'Reilly book mostly theory according to author). 3. Haskell is an active programming topic with Packt, O'Reilly publishing in it.?
        ...

        Biographie:

        Stefania Loredana Nita holds two B.Sc., one in Mathematics (2013) and one in Computer Science (2016) from the University of Bucharest, Faculty of Mathematics and Computer Science...

        Sommaire:

        PART 1 - HASKELL FOUNDATIONS. GENERAL INTRODUCTORY NOTIONS

        Chapter 1. Introduction
        Chapter 2. Programming with Haskell
        Chapter 3. Parallelism and Concurrent with Haskell
        Chapter 4. Strategies used in Evaluation Process
        Chapter 5. Exceptions for Input/Output
        Chapter 6. Cancellation
        Chapter 7. Transactional Memory Case Studies
        Chapter 8. Debugging Techniques for Big Data

        PART 2 - HASKELL FOR BIG DATA AND CLOUD COMPUTING

        Chapter 9. Towards Haskell in Cloud
        Chapter 10. Towards Haskell in Big Data
        Chapter 11. Concurrency Design Patterns
        Chapter 12. Large-scale Design in Haskell
        Chapter 13. Designing Shared Memory Approach for Hadoop Streaming Performance
        Chapter 14. Interactive Debugger for Development and Portability Applications based on Big Data
        Chapter 15. Iterative Data Processing on Big Data
        Chapter 16. MapReduce
        Chapter 17. Big Data and Large Clusters


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