为了使用关系查询处理流，必须将其转换成Table。从概念上讲，流的每条记录都被解释为对结果表的INSERT操作。本质上我们正在从
word embedding 是文本表示的一类方法。跟 one-hot 编码和整数编码的目的一样，不过他有更多的优点。可以将文本通过一个低维向量来表达，不像 one-hot 那么长。语意相似的词在向量空间上也会比较相近。通用性很强，可以用在不同的任务中。目前有两种主流的 word embedding 算法
前面我们介绍了Flink程序的结构，我们是通过一个叫做最小程序的进行说明的，我们之前一直说到Flink 程序的数据流，流说明数据是实时的流动的，那这里的
伴鱼绘本：承担着给其他业务线导流的功能，其核心业务流程是，用户注册 app 为起点，app 内广告访问，app 内听读录绘本
随着伴鱼业务的快速发展，离线数据日渐无法满足运营同学的需求，数据的实时性要求越来越高。之前的实时任务是通过实时
Temporal Table可以简化和加速我们对历史状态数据的查询，并减少对状态的使用。Temporal Table是将一个Append-Only表(如上时间来跟踪版本。
Apache Flink 提供了 DataStream API 来实现稳定可靠的、有状态的流处理应用程序。Flink 支持对状态和时间的细粒度控制，以此来实现复杂的事件驱动数据处理系统。这个入门指导手册讲述了如何通过 Flink DataStream API 来实现一个有状态流处理程序
到这里我们的环境搭建就完成了主要包括准备环境搭建源码环境搭建集群环境搭建。
每种动物都有自己的语言，机器也是！自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。人类
Attention 正在被越来越广泛的得到应用。尤其是 [BERT]火爆了之后。Attention 到底有什么特别之处？他的原理和本面面。
快照 – 是 Flink 作业状态全局一致镜像的通用术语。快照包括指向每个数据源的指针（例如，到文件或 Kafka 分区的偏移量）以及每
Flink 是一个分布式系统，需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器，例如，但也可以设置作为
主要Flink 中的状态分类和使用，并且用实际案例演示了用法；关于状态后端我们可以参考下一节。
分词就是将句子、段落、文章这种长文本，分解为以字词为单位的数据结构，方便后续的处理分析工作。将复杂问题转化为数学问题词是一个比较合适的习。
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