如何使用springboot配合springbatch使用做一个简单的例子？
boot是把一个tomcat/app server都集成进spring，不用另外架web。batch是单独做大批量任务处理的，比如大批格式转换，大批数据库转换。是java EE的标准框架JSR-358的前身和母板。个人感觉对于单机的简单批量多线程任务，batch这个框架还是有点牛刀杀鸡的繁琐，仪式性的设置太多。
flink是哪个公司开发的？
Apache Flink是由Apache软件基金会开发的开源流处理框架，其核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。此外，Flink的运行时本身也支持迭代算法的执行。
Flink提供高吞吐量、低延迟的流数据引擎以及对事件-时间处理和状态管理的支持。Flink应用程序在发生机器故障时具有容错能力，并且支持exactly-once语义。程序可以用J***a、Scala、Python和SQL等语言编写，并自动编译和优化到在集群或云环境中运行的数据流程序。
Flink并不提供自己的数据存储系统，但为Amazon Kinesis、Apache Kafka、Alluxio、HDFS、Apache Cassandra和Elasticsearch等系统提供了数据源和接收器。
Apache Flink的数据流编程模型在有限和无限数据集上提供单次***（event-at-a-time）处理。在层面，Flink程序由流和转换组成。 “从概念上讲，流是一种（可能永无止境的）数据流记录，转换是一种将一个或多个流作为输入并因此产生一个或多个输出流的操作”。
Apache Flink包括两个核心API：用于有界或***数据流的数据流API和用于有界数据集的数据集API。Flink还提供了一个表API，它是一种类似SQL的表达式语言，用于关系流和批处理，可以很容易地嵌入到Flink的数据流和数据集API中。Flink支持的最高级语言是SQL，它在语义上类似于表API，并将程序表示为SQL查询表达式。
25岁J***a工程师如何转型学习人工智能？
作为一名25岁的J***a工程师，想要转型学习人工智能，以下是一些建议：
学习基础知识：人工智能领域涉及的知识面非常广，包括数学、计算机科学、统计学、机器学习、深度学习等领域。因此，需要从基础知识开始学习，逐步深入了解人工智能的各个领域。
学习编程语言：人工智能的实现需要掌握一定的编程语言和工具。Python是最常用的编程语言之一，它具有简单易学、功能强大等特点。因此，可以学习Python编程语言和相关的开发工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。
学习机器学习算法：机器学习是人工智能的重要分支之一，它涉及到许多算法和模型。因此，可以学习常见的机器学习算法和模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。
学习深度学习：深度学习是人工智能的另一个重要分支，它涉及到神经网络的构建和训练。因此，可以学习深度学习的基本原理和常见的神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
实践项目：通过实践项目，可以加深对人工智能知识的理解，并提高实际应用能力。可以选择一些经典的项目，如手写数字识别、[_a***_]分类、自然语言处理等，进行实践。
参加竞赛和社区活动：参加人工智能的竞赛和社区活动，可以与其他从业者交流和学习。同时，也可以寻找一些人工智能领域的实习或工作机会，以积累更多的实践经验。
总之，转型学习人工智能需要不断学习和实践，同时需要了解金融领域的应用场景，并思考如何将人工智能技术应用到这些场景中。通过不断努力和实践，你可以逐渐成为一名合格的人工智能从业者。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的top域名已经被注册。
