#128 Devs müssen wissenschaftliche Papers lesen!?
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vor 5 Monaten
Wie werden eigentlich wissenschaftliche Paper richtig gelesen?
Du besuchst HackerNews und es trendet ein Artikel über einen
neuen Algorithmus, der 100 mal besser ist als ein anderer. 1500
Kommentare hat der Post bereits. Für dich ist eins klar: Das
MUSST du lesen. Du klickst drauf und erkennst “Uh … es ist ein
wissenschaftliches Paper”.
Du fragst dich: Quälst du dich da nun durch? Oder suchst du
lieber auf YouTube nach einer Zusammenfassung? So gehts
wahrscheinlich vielen Nicht-Akademikern - Denn, diese Dokumente
können langweilig und trocken sein, voll von irgendwelchen
Formeln, die sowieso nur 3% der Menschheit verstehen.
Doch was ist, wenn man wissenschaftliche Paper nicht von vorne
bis hinten liest, wie normale Bücher? Wie liest man diese
Dokumente richtig, dass man nicht konstant weg pennt? Darum gehts
in dieser Episode - Wolfgang erklärt die Tricks und Kniffe, wie
man das meiste in kurzer Zeit aus den neusten wissenschaftlichen
Erkenntnissen rausholt.
Bonus: Bit-Shifting ist immer noch ein Hass-Thema.
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Links
Dynamo - Amazon’s Highly Available Key Value Store:
https://www.allthingsdistributed.com/files/amazon-dynamo-sosp2007.pdf
Google File System: Insights into a highly scalable file
system:
https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/de//archive/gfs-sosp2003.pdf
Scaling Memcached at Facebook: A look at the complexities of
Caching:
https://www.usenix.org/system/files/conference/nsdi13/nsdi13-final170_update.pdf
Borg - Large Scale Cluster Management at Google:
https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/de//pubs/archive/43438.pdf
Cassandra: A look at the design and architecture of a
distributed NoSQL database:
https://www.cs.cornell.edu/projects/ladis2009/papers/lakshman-ladis2009.pdf
Kafka: Internals of the distributed messaging platform:
https://notes.stephenholiday.com/Kafka.pdf
Spanner: Design and architecture of Google’s globally
distributed database:
https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/de//archive/spanner-osdi2012.pdf
MapReduce: A detailed look at how MapReduce enables parallel
processing of massive volumes of data:
https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/de//archive/mapreduce-osdi04.pdf
Bitcoin: The ground-breaking introduction to the peer-to-peer
electronic cash system:
https://www.ussc.gov/sites/default/files/pdf/training/annual-national-training-seminar/2018/Emerging_Tech_Bitcoin_Crypto.pdf
MyRocks: LSM-Tree Database Storage Engine:
https://www.vldb.org/pvldb/vol13/p3217-matsunobu.pdf
Raft Consensus Algorithm: To learn about the more
understandable consensus algorithm:
https://web.stanford.edu/~ouster/cgi-bin/papers/raft-atc14.pdf
Time Clocks and Ordering of Events: The extremely important
paper that explains the concept of time and event ordering in a
distributed system:
https://lamport.azurewebsites.net/pubs/time-clocks.pdf
Two Minute Papers YouTube Channel:
https://www.youtube.com/@TwoMinutePapers
Organization and Maintenance of Large Ordered Indexes:
https://www.inf.fu-berlin.de/lehre/SS10/DBS-Intro/Reader/BayerBTree-72.pdf
ACM Conference Series on Recommender Systems:
https://recsys.acm.org/recsys23/workshops/
Google Scholar: https://scholar.google.com/
dblp: https://dblp.org/
Wikicfp: http://www.wikicfp.com/cfp/
SIG Special Interest Groups:
https://en.wikipedia.org/wiki/Special_interest_group
Papers we love: https://paperswelove.org/
Papers we love auf GitHub:
https://github.com/papers-we-love/papers-we-love
Sprungmarken
(00:00:00) Wissenschaftliche Paper richtig lesen
(00:03:31) Wissenschaftliche vs. Industrielle Paper
(00:08:56) 2 Hoch 7
(00:09:42) Wissenschaftliche vs. Industrielle Paper
(00:19:04) Vorgehensweise beim lesen
(00:37:54) Forschungsergebnisse reproduzierbar gestalten
(00:39:33) Wie finde ich das richtige Paper?
(00:50:40) Papers we love und Paper zusammenfassen
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