也是因为最近处理业务上的问题，如果我希望看到某些实时数据的变化那么必然会涉及到流式计算，大数据处理框架从原始的 MapReduce、Hive 到 DAG的Tez，再到Spark的近实时处理是一个不断进化的过程，对于要求更高的场景还是Apache Flink比较在行，Apache Flink是一个带状态的流式计算框架，Flink不但能进行流式计算，也能进行批处理，也就是离线计算。下面是最近两天学习Flink的一些笔记，后面会逐步完善和校正。

最近在B站开了一个Unix系统编程的系列分享，目前打算是一周至少出2期视频，不过于追求速度但求精细，对于涉及操作系统原理部分肯定也会深入讲解，同时也是自己巩固知识的最好方法。买了《UNIX环境高级编程》（第三版）这本书但是一直没看，自己对Linux系统编程除了上大学的时候写的一些Demo以外就没写过其他东西了，但是NDK开发中时不时还会用到，而且一旦涉及内存优化、OOM监控这些必定跟Linux底层脱不了干系，所以花一些时间巩固基础，同时也保持一颗分享的初心，通过简单明了通俗易懂的方式给大家呈现出来。绝不同于部分大学课堂的只念PPT，更注重实际操作，通过实操加深对知识的理解，本节是 Vim 的常用操作和一些配置，放在博客里仅供参考，Bilibili合集的地址是：https://www.bilibili.com/video/BV1ua411b7sF

一元线性回归算法是机器学习部分接触的第一个算法，更重要的通过一元线性回归足以了解监督学习过程完整的流程，之所以称为监督学习是因为对于每个数据来说，已经存在了正确的答案。本文所有的内容都只是在学习Andrew Ng老师的机器学习课程中记的笔记，并且自己用Ocatve实现了一元线性回归的梯度下降算法。

本篇文档主要内容是Octave编程中的函数定义相关内容，包括可变参数、多返回值、可变返回值等内容。以及通过Octave进行矩阵运算、求解联立方程组、计算矩阵特征值和特征向量等等。另外我会介绍Octave的高阶绘图技巧（包括绘制3D图形）。

GNU Octave是一种以高级编程语言为特色的软件，主要用于数值计算和绘图。通过Octave可以非常方便的进行矩阵运算、求解联立方程组、计算矩阵特征值和特征向量等。本篇文档主要内容是Octave基础命令、数据格式、绘制图形、Octave脚本编写、Octave函数编程等内容。另外，此文档会不断补充常见使用场景。