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#128 Devs müssen wissenschaftliche Papers lesen!?

#128 Devs müssen wissenschaftliche Papers lesen!?

Engineering Kiosk vor 2 Jahren

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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.

Das schnelle Feedback zur Episode:

(top) (geht
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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

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Sprungmarken

(00:00:00) Wissenschaftliche Paper richtig lesen

(00:03:31) Wissenschaftliche vs. Industrielle Paper

(00:08:56) Info/Werbung

(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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