Docker与Flink的结合

这套 Flink 教学视频将基础理论与实际操作相结合，特别适合初学者快速上手，逐步掌握 Flink 的核心概念和应用技巧。

Python与Spark的结合提供了强大的大数据处理能力，能简化数据分析和机器学习任务。利用Python的简洁语法和Spark的分布式计算能力，可以高效处理海量数据。Spark支持多种数据源和高级分析功能，Python的丰富库和生态系统为其增添了更多灵活性。通过Python接口调用Spark，可以实现快速的数据处理和复杂的算法应用，广泛应用于各个行业。

基于BSD许可的django-redis组件，赋予Django项目对Redis缓存和会话后端的全面支持。

Matcom是一个结合了Matlab和C语言特性的媒介工具。它允许开发人员在Matlab环境中使用C语言的功能，从而扩展了应用的可能性。

这份PDF文档深入探讨了MATLAB与PID控制的综合应用，为您提供了一种简单而强大的方法，将控制理论付诸实践。

大数据架构设计，包括云计算与大数据的关系；各行业大数据计算架构案例等

本指南详细阐述了如何在 Docker 环境中搭建 Redis 集群，并提供 Redis 的配置详解。

Flink Forward SF 2017 演讲：Eron Wright 带您探索 Flink 与 TensorFlow 的结合 Eron Wright 在 Flink Forward SF 2017 大会上发表了关于 Flink 与 TensorFlow 集成的演讲。此次演讲深入探讨了如何将这两个强大的框架结合，以构建可扩展的机器学习应用。 演讲内容涵盖： Flink 处理实时数据流的优势 TensorFlow 在机器学习模型训练和推理方面的能力 Flink 与 TensorFlow 集成的架构和实现细节 如何使用 Flink 和 TensorFlow 构建端到端的机器学习流水线 实际应用案例分享 通过此次演讲，您将了解 Flink 和 TensorFlow 集成的潜力，以及如何利用它们构建智能实时应用。

Dremio Docker 容器提供了一种便捷的方式，可在容器环境中快速部署和运行 Dremio。