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T TG4G 编辑组· 更新于 2026-07-01 · 数据来源: ai_crawl
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数据来源
ai_crawl · 最近更新 2026-07-01
行业深度解析AI 深度分析
一句话 哈佛 SEAS 助理教授的个人学术主页，聚焦计算机系统、存储系统与机器学习系统研究，并提供有限的学生科研与导师交流机会。
适合谁 对计算机系统、存储系统、缓存管理、机器学习系统基础设施研究感兴趣的本科生、硕士生、博士申请者、博士后或访问学者候选人。
核心功能 展示哈佛 MadSys Lab 的研究方向与成果 列出缓存管理、存储系统、机器学习系统基础设施等研究主题 提供博士、硕士、本科生、博士后和访问学者申请说明 每周提供一小时导师交流与建议时间 链接 Google Scholar、CV 及部分项目/论文资源 介绍 SIEVE、S3-FIFO、Segcache、libCacheSim 等研究成果
课程领域 计算机系统、数据存储系统、缓存管理、机器学习系统基础设施、微服务与 serverless 性能优化、大模型推理系统
授课形式 网页未提供完整课程信息；提到 2026 年春季将教授 Modern Computer Storage Systems，并提供每周一小时 mentorship/advising
授课语言 英文
师资/机构背景 Juncheng Yang，Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences 助理教授；CMU 计算机科学博士；Harvard MadSys Lab 负责人；获得多项系统领域最佳论文奖、Meta Fellow、Google Cloud Research Innovator 等认可
适合人群 具备计算机系统课程基础和较强工程能力的本科生、硕士生、博士申请者、博士后、访问学者，以及关注存储/缓存/机器学习系统研究的科研人员
中国访问 未知
适用场景 了解哈佛计算机系统实验室研究方向；寻找博士/硕士/本科科研机会；学习缓存管理与存储系统前沿研究；参考学术履历、论文与开源项目；申请推荐信或导师交流前了解要求。
同类 Harvard SEAS 相关课程页面、CMU 计算机系统课程、MIT 6.824/6.5840、UIUC CS525、公开的系统研究论文与开源项目
优点 学术背景强，任职哈佛 SEAS，博士毕业于 Carnegie Mellon University 研究成果在 NSDI、SOSP、OSDI、FAST 等系统领域顶级会议中有较高认可度 部分成果已在 Google、VMware、Twitter、Redpanda 等生产环境或开源社区应用 对学生加入实验室的要求、流程和限制说明相对清晰 强调支持来自代表性不足群体的学生，提供固定导师交流时间 不足 并非标准在线课程平台，缺少系统化课程大纲、课时、作业和学习路径信息 未披露课程价格、证书、报名方式等教育产品信息 主要面向高阶科研训练，对普通入门学习者门槛较高 站点内容以英文为主，中文学习者需要较强英文和计算机系统背景 加入实验室存在较高筛选要求，如系统课程基础、工程能力和每周时间投入
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