其中 olap_model_6607769716595835175.json 内容如下：
Motion Planning是在遵循道路交通规则的前提下，将自动驾驶车辆从当前位置导航到目的地的一种方法。
Planner 5D for Mac是一款在线的家居设计软件，可以帮助用户进行室内设计和家具布置。
本文将简述Flink SQL / Table API的内部实现，为大家把 "从SQL语句到具体执行" 这个流程串起来。并且尽量多提供调用栈，这样大家在遇到问题时就知道应该从什么地方设置断点，对整体架构理解也能更加深入。
Flink 本身是批流统一的处理框架，所以 Table API 和 SQL，就是批流统一的上层处理 API。目前功能尚未完善，处于活跃的开发阶段。 Table API 是一套内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询 API，它允许我们以非常直观的方式，组合来自一些关系运算符的查询（比如 select、filter 和 join）。而对于 Flink SQL，就是直接可以在代码中写 SQL，来实现一些查询（Query）操作。Flink 的 SQL 支持，基于实现了 SQL 标准的 Apache Calcite（Apache 开源 SQL 解析工具）。
小编说：PostgreSQL作为一个优秀的数据库产品，其本身有着非常多值得学习和研究的地方。《PostgreSQL查询引擎源码技术探析》则是一本难得的专门介绍和研究PostgreSQL查询引擎的专著。
This step allows you to define maintenance planner groups.
这篇搭一下flink1.15的源码环境，看一下flink-table代码的结构，后面每周看一些代码，把flinksql玩好。
近日，医疗AI公司HeartFlow宣布旗下HeartFlow Planner软件获得FDA的批准。
PG中的行锁在上一片中做了分析《Postgresql源码（131）行锁的原理分析》，本篇对分布式PG（PGXL）中的行锁做一些分析。（版本：Postgres-XL 10alpha2）
在自主移动机器人路径规划的学习与开发过程中，我接触到Time Elastic Band算法，并将该算法应用于实际机器人，用于机器人的局部路径规划。在此期间，我也阅读了部分论文、官方文档以及多位大佬的文章，在此对各位大佬的分享表示感谢。在本文中，我将分享Time Elastic Band算法的原理、个人对Time Elastic Band算法的理解以及在ROS下通过teb_local_planner对该算法进行演示和讲解。
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/table/
最近在了解国外Firebolt这家公司，对于Firebolt 最初的架构选型和思路是非常认可的。Firebolt 这篇 Paper 核心围绕着这样一个主题：在云数仓领域，对于一家初创公司，如何在人力和资源有限的情况下，怎么能够快速的切入这个这个市场？虽然 FireBolt 本身就有很多技术大牛（比如 Mosha Pasumansky），但是针对数据库所有组件（查询优化器、计算引擎、存储、事务管理器等等）完全从零做，对于初创公司而言，根本不现实。
Garden Planner Mac版是一款功能丰富的园林规划设计软件，你可以在软件上设计规划图，可以设计布局样式，可以设计草地以及植物的样式，让用户在下次设计园林的时候继续使用以前的素材和模板工作。
ROS和RRT结合的示例比较多，之前博文提过两次（ 1 和 2 ），本文做一些汇总和整理，大部分都在roswiki和GitHub上有具体说明。需要认真阅读源码和说明文件，才能使用顺利。
上篇我们讲到 Validator 会将由 Parser 生成的抽象语法树（AST）转化为执行计划，这次，我们来讲下执行计划是如何生成的。
day06-07_FlinkSQL&Table 今日目标 了解Flink Table&SQL发展历史 了解为什么要使用Table API & SQL 掌握Flink Table&SQL进行批处理开发 掌握Flink Table&SQL进行流处理开发 掌握常用的开发案例 Flink-SQL的常用算子 Flink Table & SQL FlinkTable & SQL 是抽象级别更高的操作， 底层Flink Runtime => Stream 流程 批处理是流处理的一种特殊形态 FlinkSQL
本文为 Flink SQL 系列文章的第二篇，前面对 Flink 1.9 Table 新架构及 Planner 的使用进行了详细说明，本文详细讲解 5 个 TableEnvironment 及其适用场景，并介绍 Flink 社区对 TableEnvironment 的未来规划。主要内容如下：
Voronoi Diagram(也称作Dirichlet tessellation)是由俄国数学家Georgy Voronoy提出的一种空间分割算法。它通过一系列的种子节点(Seed Points)将
Navigation Stack是一个ROS的metapackage，里面包含了ROS在路径规划、定位、地图、异常行为恢复等方面的package，其中运行的算法都堪称经典。Navigation Stack的主要作用就是路径规划，通常是输入各传感器的数据，输出速度。一般我们的ROS都预装了Navigation。 Navigation Stack的源代码位于https://github.com/ros-planning/navigation，包括了以下几个package：
Flutter 从一开始就是一场伟大的邂逅。构建引人入胜的 UI 从未如此快速。无论您是业余爱好者还是有教养的开发人员，都不难对 Flutter 产生无可救药的迷恋。所有软件开发人员都明白日期是最棘手的事情。同样，时间表也不是特例。
3月2日，VMware官方发布了其旗下产品VMware View Planner存在的一个远程代码执行漏洞（CVE-2021-21978）的安全通告。该漏洞会导致未经授权的攻击者可以上传恶意文件，从而执行远程代码。目前该漏洞的利用代码（PoC）已经公开，我们建议相关用户及时安装修复补丁进行防护，以免遭受黑客攻击。
经过一年多的开发，TiDB 4.0 终于迎来 GA 版本，作为 TiDB「面向未来的数据库」道路上面的一个重要的里程碑，TiDB 4.0 不光在稳定性、易用性、性能、云原生等各个方面都有了巨大的进步，新增的特性也让 TiDB 产品能够支持更多元的业务类型。
Flink本身是批流统一的处理框架，所以Table API和SQL，就是批流统一的上层处理API。目前功能尚未完善，处于活跃的开发阶段。
谷歌宣布将在搜索结果中加入3D模型，而且还可以直接通过AR的形式直接预览，例如在线购物，或者其它娱乐场景。
假如你是一个初创公司的 CTO，想迅速推出一款面向 AP 市场可用的数据库产品，还得有差异化的功能（不然谁会用一个新产品），你会怎么做呢？
roslaunch full_coverage_path_planner test_full_coverage_path_planner.launch
sudo apt install ros-foxy-plansys2-bringup ros-foxy-plansys2-bt-actions ros-foxy-plansys2-core ros-foxy-plansys2-domain-expert ros-foxy-plansys2-executor ros-foxy-plansys2-lifecycle-manager ros-foxy-plansys2-msgs ros-foxy-plansys2-pddl-parser ros-foxy-plansys2-planner ros-foxy-plansys2-popf-plan-solver ros-foxy-plansys2-problem-expert ros-foxy-plansys2-terminal
开源地址：https://github.com/autowarefoundation/autoware
Garden Planner Mac版是一款园林绿化设计软件，能够让您的想象力充分发挥出来设计出自己的花园吧。其有着大量的园林设计工具素材让用户使用哦，让用户生产出高质量的彩色图像。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/164506.html原文链接：https://javaforall.cn
protobuf 作为目前各大公司中最广泛使用的高效的协议数据交换格式工具库，会大量作为流式数据传输的序列化方式，所以在 flink sql 中如果能实现 protobuf 的 format 会非常有用（目前社区已经有对应的实现，不过目前还没有 merge，预计在 1.14 系列版本中能 release）。
值得一提的是，SK 的 plugin 会和 ChatGPT、Bing、Microsoft 365 通用。「很快」你用 SK 写的 plugin 就可以在这些平台上无缝使用了。这些平台上的 plugin 也可以通过 SK 被你调用。
flink 1.9之前的版本，对于Table API和SQL的底层实现结构如下图，可以看处流处理和批处理有各自独立的api (流处理DataStream，批处理DataSet)。而且有不同的执行计划解析过程，codegen过程也完全不一样，完全没有流批一体的概念，面向用户不太友好。
在上一节我们完成了 select 语句的解释执行，本节我们看看 Update 和 Delete 对应的语句如何解释执行，当然他们的实现原理跟我们前面实现的 select 语句执行大同小异。无论是 update还是 delete 都是对数据表的修改，因此他们的实现方法基本相同。
学习了 apache calcite，基本上把 apache calcite 的官网看了一遍，也写了几个小例子，现在该分析一下 Flink SQL 的执行过程了，其中关于 apache calcite 的部分不深究，因为 apache calcite 有些复杂，真的要了解清楚需要大量时间，本次还是聚焦 Flink.
[nav2_costmap_2d] 代价图计算障碍物周围的成本，并标出机器人安全和不安全的地方。
最近几天因为工作比较忙，已经几天没有及时更新文章了，在这里先给小伙伴们说声抱歉…临近周末，再忙再累，我也要开始发力了。接下来的几天，菌哥将为大家带来关于FlinkSQL的教程，之后还会更新一些大数据实时数仓的内容，和一些热门的组件使用！希望小伙伴们能点个关注，第一时间关注技术干货！
我们在梳理flink sql 执行流程时以sql解析、sql校验、sql转化及sql优化的顺序来展开，本篇主要是对过程的梳理，不会涉及过多的代码部分，后面会针对各环节进行逐一分析。
上一篇对路径的生成进行了分析，通过make_one_rel最终拿到了一个带着路径的RelOptInfo。本篇针对带volatile函数的排序场景继续分析subquery_planner的后续流程。
对于分区表，子表剪枝是保证性能最重要的手段，优化器在生成Plan的过程中对子表进行了剪枝，本篇对剪枝流程做简要总结。
在现代社会中，人工智能技术得到了广泛的应用。其中，装修设计 AI 软件是一种非常有用的工具，可以帮助人们更加快速、高效地完成装修设计。
决策规划模块是自动驾驶系统的关键部分，负责根据感知和定位信息规划出车辆的行驶轨迹并在行驶中进行运动规划和决策。
注意：链接中的https://ghproxy.com/ 为使用代理下载github代码。
代码生成（code generation）是当今各种数据库和数据处理引擎广泛采用的物理执行层技术之一。通过代码生成，可以将原本需要解释执行的算子逻辑转为编译执行（二进制代码），充分利用JIT编译的优势，克服传统Volcano模型虚函数调用过多、对寄存器不友好的缺点，在CPU-bound场景下可以获得大幅的性能提升。
普通表达式计算发生在优化器preprocess_expression中，会先把能算出来的函数都计算一遍，把值添加到plan中。
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