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

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1-FFA - YUNIKORN对Flink on K8s的调度优化 - Final

YuniKorn （jumn,kom/,Y fo YARN K for KBs, un+ for Unifiea） ●轻量级，通用的资源调度器 Alght-weighted, common resource scheduler ●可适配各种资源管理系统（YARN, K8s, etc） Platform independent ●优化了对大数据作业的支持 Enhanced scheduling capabilities for Big Data workloads

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2-金浩-3-FFA2019分论坛开源大数据-金浩

流处理的基准测试存在的问题 1测试集不能反映真实的应用场景 1集群测试的负载不够大到度量指标只适用少部分计算场景测试集基于代码的方式，用户学习成本较高 TPC-DS:作为大数据批处理领域最流行基准测试之一，模拟了数据仓库，反应真实的应用场景

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5Flink_Calcite_深度应用-陈玉兆

Apache Calcite是-一个用于构建数据管理系统的可扩展框架起源2012-进入Apache孵化器孵化问题构建一个高质量的数据库需要~ 20自然人年（的努力）方案开源框架构建数据库系统设计Flexible →Relational algebra 餐待PostgreSQL, Apache Spark, GPORCA

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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。

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人工智能的专家系统

专家咨询系统是一种具有大量专门知识与经验的智能讦算机系统，通常,主要指软件系统。它把专门领域中人类专家的知识和思考解决问题的方法、经验和诀窍组织整理宜存储在讦算机中,不但能模拟领域专家的惠维过程，而宜能让计算机宛如仄类专蒙那样智能地解决实际问题。

2021-06-29
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人工智能的过去现在和未来（供中学生科普）

人工智能（Artificial intelligence，Al），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

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人工智能的发展（PPT21页）

真正的具有情感的运算器与深蓝不同，深蓝虽然击败了卡斯帕罗夫，但是卡斯帕罗夫没法像它学习，当深蓝获得胜利的赢得掌声的是研制它的人，为此高兴的也是人。机器并没有成为主体。

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