从 Swift 到 机器器学习 CreateML - Swifter 通向 ML 的⾦金金钥匙 ? 王 巍 (onevcat) 2018.09.15, @Swift Conf. 后移动开发时代 Google Trends: “iOS Develop” WWDC 2013 转变⼀一般都会带来痛苦 如何评价 2017 年年初华为开始「清理理」34 岁以上的职员？ 程序员能纯靠技术渡过中年年危机吗？ 要 35 岁做不不到管理理就等于失业 我(们)的出路路在哪⾥里里 我(们)的出路路在哪⾥里里 ⼤大前端 React Native Weex ⼩小程序 Flutter 机器器学习 深度学习 计算机视觉 ⾃自然语⾔言处理理 ⻛风格化图像处理理 其余的出路路 区块链 P2P信贷 做个快乐的肥宅 ? 做个快乐的肥宅 I have an idea! App: 普尔亚后援会 识别照⽚片中的普尔亚⼿手势 • 收集到三张照⽚片获得奖励 HOW? 我(们)的出路路在哪⾥里里 ⼤大前端 React Native Weex ⼩小程序 Flutter 机器器学习 深度学习 计算机视觉 ⾃自然语⾔言处理理 ⻛风格化图像处理理 CreateML WWDC 2018 Session 703 https://developer.apple.com/

Python机器学习性能优化 以BERT服务为例例，从1到1000 刘欣 ⽬目录 CONTENTS 1. 优化的哲学 2. 了解你的资源 3. 定位性能瓶颈 4. 动⼿优化 1. 优化的哲学 "There ain't no such thing as a free lunch" Ahmdal’s Law • 系统整体的优化，取决于热点部分的占⽐比和该部分的加速程度 No Free 再加上正经多线程 model inference optimize • 终于到了了我们直觉的优化部分
 • 先补了了补GPU和Cuda的知识
 • ⼏几个可以选择的⽅方案：
 1. 买更更多更更贵的机器器——fp16、v100、cpu化
 2. 优化算法——知识蒸馏
 3. 优化实现——jit/TensorRT PyTorch jit • 原理理介绍 • 转化为graph截图 TensorRT

基于Azure的Python机器学习 平安金融壹账通大数据研究院 微软MVP 王大伟 目录 CONTENTS Azure与Python 如何用Azure完成机器学习 Azure与自动机器学习 Azure的相关学习资料 Azure与Python 日渐流行的Python TIOBE给出的排行榜是具有权威性质的，是判断语言流行趋势的指标。 TIOBE排行榜的网址是：https://tiobe com/tiobe-index/ 日渐流行的Python 日渐流行的Python 日渐流行的Python 为什么用Python完成机器学习 Python的优势：易学习、大量不断更新的各领域库、尤其适合完成机器学习相关任务。 Python机器学习相关库介绍： Sklearn机器学习地图 Azure是什么？ Azure 是一个不断扩展的云计算服务集合。通过 Azure，公司和组织可以加快发展步伐，提高工作 战。 如何用Azure完成机器学习 Azure机器学习 进入Azure服务页面 ：https://portal.azure.com/#home Azure机器学习 通过点击“所有服务”，我们可以看到Azure可提供的服务非常多 找到我们本次需要的“AI + 机器学习” Azure机器学习 在“机器学习服务工作区”中可以看到已有的服务 Azure机器学习 选择“添加”按钮，填写相关信息

策略 机制 Jaeger 实例 调度策略 链路 K8s及云原生生态给 开发者提供的是机制 开发者直接使用K8s的失败故事 • 认知成本高：K8s功能强大却没有统一的使用方式，不得不学习复杂的声明字段和各种奇怪的Annotation； • 稳定性不足：没有设置Pod的QoS等级，导致频繁被驱逐，没有设置反亲和性策略，导致节点流量不均; • 扩展效率低：需要负责安装，升级丰富的云 applicationconfiguration/oamacree Successfully applied components 新的复杂度-控制器运维 我们要管控大规模的集群，每个集群也会部署大量的控制器，控制器本身的运维成为问题 • 控制器管控平台 • 升级 • 回滚 • 灰度 • 重启 • 观测性 • Prometheus • 统一日志收集 • 事件中心

大规模分布式系统架构下调测能力构建之道 李鑫 大纲 分布式环境下开发的调测效率问题 应对之道 远程应用服务 契约测试 分布式消息服务 分布式缓存 分布式服务的“租户”隔离策略 总体调测框架实践 分布式环境下调测方法论 单体应用 服务化 微服务 小中型规模应用+小型团队 中大型规模应用+多团队协同 Cache DB NFS Load Balancer 调测能力的总体框架及实践展示 分布式环境下调测方法论 Q/A 联系方式： 李鑫 天弘基金 高级架构师 E-mail:lixin.storm@foxmail.com QQ:25893288 欢迎交流： 专注于大规模分布式应用及治理、中间件云化及服 务化(PaaS)、APM监控、基础开发平台、移动应用 平台、企业架构等技术领域。 个人公众号

Rust 语言学习笔记 感谢 RustPrimer 和 Rust 程序设计语言简体中文版 bradyjoestar@gmail.com 目录 序............................................................................... 序 这份学习笔记是在学习 Rust 的过程中的记录，主要基于《Rust 程序设计语言- 简体中文版》和《RustPrimer》两份开源书籍。 上面两本书籍相对全面，但对部分初学者可能更为深奥一些，尤其是之前没有 接触过 C/C++ 和 Rust 语言的读者。在学习过程中我对二份开源书籍进行了适 合的整理，又加入了一些自己学习过程中新添加的内容，于是就有了这份学习 笔记。这份学习笔记的主要贡献在于涵盖了所有工程上基于 践者，亦唯恐代码出现漏洞、崩溃或损坏。 Rust 破除了这些障碍，其消除了旧的陷阱并提供了伴你一路同行的友好、精良 的工具。想要 “深入” 底层控制的程序员可以使用 Rust，无需冒着常见的崩 溃或安全漏洞的风险，也无需学习时常改变的工具链的最新知识。其语言本身 更是被设计为自然而然的引导你编写出在运行速度和内存使用上都十分高效的 可靠代码。 参考： https://rustcc.gitbooks.io/rustprimer/content/

python3学习手册 简介： Python官网： h�ps://www.python.org Python由Guido van Rossum于1989年底发明，于1991年发行第一版， Python源代码遵循GPL协议 Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型、可交互的语言 python2.0于2000-10-16发布，于2020年1月1日停止更新2.x版本， Python-2.7成为最后一个py

深度学习实践 from Tensorflow to AI-Hub 王顺 – Google Cloud 目录 CONTENTS 从零开始 初步修改 业务升级 实践指南 1 从hello world开始 以深度学习的第一个案例MNIST为例 学习Tensorflow框架的使用及代码编写风格 理解TF Mac CPU运行结果 GPU运行结果 TPU运行结果 TPU的创建和使用 TPUs • https://www.tensorflow.org/tutorials/distribute/tpu_custom_training 3 业务升级 以上已经针对MNIST做了一些深入学习 接下来思考如何满足实际业务上的需要 LEGO积木 22 Component: ExampleGen examples = csv_input(os.path.join(data_root JS 5. Pipeline Kubeflow Runtime Airflow Runtime 6. 协作 Takeaways • 在不同设备上执行训练 • 基于AI产品的全流程 • 深度学习实践： • 质量 • 效率 • 专注 • 稳定 • 参与和行动！！！ THANK YOU 希望对大家有所帮助和启发