[讲义] Developing 2D Games with Sprite Kit

说明： Sprite Kit is a powerful graphics framework ready-made for developing 2D action games, platformers, puzzle games, and much more. Dive into the practical workflow of developing a 2D game and learn key details about the Sprite Kit API.
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[讲义] Architecting Modern iOS Games

说明： Learn the patterns that can help you quickly adopt new technologies and keep your games on the cutting edge. Understand how to use powerful constructs from UIKit to make your game feel at home on iOS. Dive into the details of moving to 64‑bit and se
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[讲义] Architecting Modern Apps,Part 1

说明： See how technologies like Text Kit, Dynamics, and Auto Layout make it easy to build flexible, modern interfaces. Gain expanded control over your user interface with powerful new animation APIs to enable custom transitions.
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[讲义] Advances in OpenGL ES 3.0

说明： OpenGL ES provides access to the exceptional graphics power of the Apple A7. See how the innovations in OpenGL ES 3.0 deliver incredible graphics in games and other mobile 3D apps. Learn about advanced effects enabled by the latest API enhancements,
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[讲义] 在Spark上实时、准实时离线视频分析

说明： Conviva 创始人 Davis Shepherd 在此次峰会上就Conviva使用Spark的情况，从我们是做什么、哪些问题需要我们解决、为什么Spark对于我们的解决方案必不可少、未来Spark能为Conviva带来什么改变等方面做了详细的介绍。
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[讲义] Simone Brunozzi：5 things you don’t know about Amazon Web Services

说明： 该文档来自于Simone Brunozzi在旧金山AWS聚会上的演讲，Simone Brunozzi介绍了5个关于AWS容易被人们忽略的细节，涉及AWS CLI、Autoscaling、EC2 metadata、VPC + Cloudformation等方面。
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[讲义] Flint: Making Sparks (and Sharks!)

说明： Jim Donahue是Adobe系统技术实验室主要科学家，主要研究方向是云计算、数据库和企业系统，此次峰会上Jim Donahue主要从架构，安装等方面详细介绍了Flint。
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[讲义] 利用Spark and Shark快速循环分析不同数据

说明： ClearStory Data创办人Vaibhav Nivargi专注于查询优化、高性能数据处理和分布式系统。他是Aster Data的第一个工程师，开发Aster MapReduce平台的关键部分。他的经验包括优化Linux内核的多核处理器和分布式文件系统。Vaibhav毕业于斯坦福大学计算机科学硕士学位，精通分布式系统和机器学习。此次峰会他介绍了他们公司使用Spark的情况。
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[讲义] TupleJump平台详解

说明： TupleJump创始人兼CEO——Rohit Rai专注于移动/嵌入式和IP通信、云技术、大数据和数据分析等。此次Spark峰会他和Satyaprakash就TupleJump主要是做什么，数据管道、TupleJump平台的发展、优势、已经在物联网、广告也的用例做了详细介绍。
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[讲义] 在大数据上近似查询

说明： UC Berkeley AMPLab高级软件工程师Sameer Agarwal在此次Spark峰会上详细介绍了BlinkDB的目标，什么是BlinkDB以及它的架构等等内容。
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[讲义] Catalyst：一个Spark和Shark的查询优化框架

说明： Databricks高级软件工程师Michael Armbrust，在此次峰会上就什么是查询优化、简捷的查询规划、优化执行、优先工作、Catalyst做了详细介绍，总之Catalyst是一个关系运算符的优化树架构。
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[讲义] 利用Spark的数字化营销迈向分布式强化学习阶段

说明： Nedim Lipka，Systems Technology Lab of Adobe Research研究专家。主要致力于机器学习、数据挖掘方向的研究。最近，他的工作方向是可扩展的强化学习算法、Spark、Hadoop等等。此次峰会上就利用Spark的数字化营销向分布式强化学习做了详细的介绍。
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