#128 Devs müssen wissenschaftliche Papers lesen!?

Engineering Kiosk

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) 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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