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现代人工智能的兴起(PPT63页)

从1957年开始,Newell等人开始研究一种不依赖于具体领域的通用解题程序,这个程序的设计是从模仿人类问题求解的规程开始的。在它能处理的有限类别的问题中,它显示出程序决定的子目标及可能采取的行动的次序,与人类求解同样问题是类似的。因此,GPS很可能是第一个实现了“像人一样思考”方法的程序。

  • 2021-06-29
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网络信息安全技术基础知识(ppt106页)

网络安全从其本质上讲就是网络上信息的安全,指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据的安全。网络信息的传输、存储、处理和使用都要求处于安全的状态。

  • 2021-06-30
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  • 106页
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1.王治江-3-FFA2019-深度技术-

加速了对齐时间,增加了快照状态时间,在数据等待处理和持久化之间权衡 Speeds up the alignment time but increases the checkpoint state size during snapshot. Tradeoff betwe en data processingandpersisting 如何配置使用 How to config to use unaligned checkpoint Benefits 。Checkpoint 更快可预测,尤其在反压场景 Fasterandpredictable checkpoint, especially in back pressure case Checkpoint间隔更短,频率更快,失败恢复更少的数据 Shorter checkpoint internalandmore frequent checkpoint res ulting in less data to recover during failure 。端到端exactly-once延迟更短 Decreases end-to-end latency in exactly-once case Limit ations ●Inflight 数据持久化,10瓶颈场景不适合 Not suitable for 10 sensitive scenarios because of persisting infight data ,失败恢复inflight数据,时间变长 More time to recover inflight data during failure

  • 2021-06-29
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漂移计算-跨DC跨数据源的高性能SQL引擎

? 漂移计算性能优势明显,最多26倍的提升 SuperSQL speeds up the SQL execution up to 26 times faster ? 数据量越大,漂移计算性能优势越明显 SuperSQL performs even better under larger datasets

  • 2021-06-29
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3.秦江杰-3-FFA2019-new_source(4)

什么是Flink Source 为什么需要新的Source? 新Source的设计 设计目标 Enumerator - Reader架构 Source Reader的线程模型 水印生成 任务可协同的算子 状态保存和恢复 轻松实现生产可用的Flink Source

  • 2021-06-29
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5.贺小令-FFA2019-Apache Flink新场景-OLAP引擎

优点: (Advantages) 卓越的性能 (Excellent performance) 支持复杂的计算(upports complex computng)X 劣势: (Disadvantages) 需要预先定义维度(Must define dimensions in advance) 不支持明细数据查询(Does not spport query on detaled data) 需要更高的成本 (Higher cost) 场景:适用于对性能要求非常高的场景 (User Cases: high performance requirements)

  • 2021-06-29
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1.李钰Flink 1.10状态存储改进和优化

●内存层:高效的缓存策略 Memory Layer: More Eficient Cache Policy ●本地缓存层: page粒度的本地缓存 Local File Cache Layer: Read/Write at Page Granularity ●分布式持久化层:存储计算分离 Distributed Storage Layer: Native Dis- Aggregation Arch

  • 2021-06-29
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2.唐云-阿里巴巴在Flink大规模持久化存储的实践之道

化大为小 Make big things smaller ●有些问题不是bug或者使用不当,就是达到了大数据的系统瓶颈 Some problems just would hit the bottleneck of big-data system ●分布式处理的核心就是将大数据量的问题化为-个个小问题。 Make big things smaller is the key to distributed environment.

  • 2021-06-29
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