Node.js在YunOS中的最佳实践 叶敬福 1 摘要 • YunOS: 万物互联 • YunOS选择Node.js • Node.js在YunOS中的最佳实践 – 对IO优先的Looper机制的改造和优化 – SAB + Worker机制的实践 – 性能优化的实践 2 3 万物互联 4 Cloud App应用场景化 5 CloudApp 与V8强绑定，解耦或升级很困难 (naZve调用强依赖V8接口) ？ CPU密集的计算场景中存在性能问题 (单线程，事件驱动，GC效率低) ？ Node.js在YunOS中的最佳实践 10 对IO优先的Looper机制的改造和优化 难点： 1. Node.js的消息循环机制完全由IO事件来驱动 2. 终端设备的场景在UI渲染及非IO任务的及时响应的需求 Node task Node.js Queue uv_async_t YunOS对Looper改造的实践 1. 系统任务与Node.js的IO任 务融合，两者地位基本平等， 系统任务优先级略高 2. 系统任务通过异步事件接 入Node.js的队列中 12 SAB + Worker机制的实践 YunOS对多任务的需求： 1. 安全沙箱对多进程的限制(不能使用多进程) 2. 实际应

servicecomb.apache.org github.com/apache?q=servicecomb 华为云分布式事务DTM最佳实践. 王启军 2 github.com/apache?q=servicecomb servicecomb.apache.org 王启军，华为云PaaS团队架构师，负责微服 务框架的开发。曾任当当网架构师，主导电商平台 架构设计；曾就职于搜狐负责手机微博的研发。

系统架构演进和最佳实践 SPEAKER 冯忠旗 分享者 冯忠旗 SHARER 付钱拉高级技术经理 讲点儿什么 SPEAK SOMETHING 演进之路 THE PATH OF EVOLUTION 01 业务模型 • 一无所有的初创期，单一架构轻装上阵 • 石器到工业的跃进，分布式架构保驾护航 • 化整为零，应对雪崩效应分而治之 • 从1到N的业务成长 02 架构演进过程 架构演进过程 03 最佳实践-如何早于 用户发现问题 04 不忘初心 继续前进 01 业务模型 BUSINESS MODEL BUSINESS MODEL 业务模型 BUSINESS MODEL 服务/方案 基础产品 基础支撑 金融云服务 聚合支付 乐享理财 帮你贷 八方数据 … 资金管理 供应链 分期支付 扫码分销 … 基础支付1 SDK支付 扫码支付 分期支付 比特币 银行卡 STATE MACHINE BEST PRACTICE BEST PRACTICE - HOW TO FIND THE PROBLEM EARLIER THAN THE USER 03 最佳实践-如何早于用户发现问题 如何 早于用户 发现问题 如何让开发人员 对自己的代码 更加有安全感 ？ 这些困惑的体现是什么呢？ 开发人员如何提高代码质量，减少频繁迭代产生的bug？

使用VS Code进行Python开发 的最佳实践 杭州美登科技 杜逸先 目录 CONTENTS 什么是VS Code VS Code与Python 最佳实践 提问时间 什么是VS Code 什么是VS Code 什么是VS Code 什么是VS Code 1. 开源+跨平台 2. 轻量级+丰富的插件生态 3. 开箱即用+高度自定义（颜色主题、按键绑定、版本控制工具等） Code与Python——Jupyter Notebook VS Code与Python——Jupyter Notebook 最佳实践 最佳实践 最佳实践——项目管理 最佳实践——Git 增强（Git Graph） 最佳实践——Git 增强(Git Lens) 最佳实践——协作开发(VS Live Share) 最佳实践——远程开发(Remote Development) 提问时间 THANK YOU 二维码

Zeno 中的现代 C++ 最佳实 践 项目地址： https://github.com/zenustech/zeno by 彭于斌（ https://github.com/archibate ） Zeno 节点系统 1.0 Zeno 节点系统 2.0 • Zeno 2.0 所在的分支： https://github.com/zenustech/zeno/tree/zeno2 • Zeno

Cmake 实践 Cmake Practice --Cjacker 前言： cmake 已经开发了 5,6 年的时间，如果没有 KDE4，也许不会有人或者 Linux 发行版 本重视 cmake，因为除了 Kitware 似乎没有人使用它。通过 KDE4 的选型和开发，cmake 逐渐进入了人们的视线，在实际的使用过程中，cmake 的优势也逐渐的被大家所认识，至 少 KDE 的开发者们给予了 的定义，这显然是错误的，这样的定义永远不可能有效，正确的定义 是 FOO_FIND_QUIETLY “ ” 。种种原因，促使我开始写一份 面向使用和实用 的 cmake 文档， 也就是本教程《cmake 实践》(Cmake Practice) 本文档是边学习边编写的成果，更像是一个学习笔记和 Tutorial，因此难免有失误 或者理解不够透彻的地方，比如，我仍然不能理解为什么绝大部分使用变量的情况要通过$ pkgconfig，您在实际使用中会有所 体会，虽然有一些扩展可以使用，但并不理想。 4，个人的建议： 1，如果你没有实际的项目需求，那么看到这里就可以停下来了，因为 cmake 的学习过程就 是实践过程，没有实践，读的再多几天后也会忘记。 2，如果你的工程只有几个文件，直接编写 Makefile 是最好的选择。 3，如果使用的是 C/C++/Java 之外的语言，请不要使用 cmake(至少目前是这样)

Python 与 Visual Studio Code 在 人工智能应用中的最佳 Azure 实践 韩骏@formulahendry 自我介绍 • 微软研发工程师 @ Visual Studio China • IoT • VS Code • VS Code 代码贡献者 • 多款 VS Code 插件作者 • “玩转VS Code”知乎专栏 & 微信公众号作者 https://zhuanlan

Node 在有赞的实践 KK 1 • 一、Node 基础框架的迭代与演进 • 二、Node 接入有赞服务化体系的历程 • 三、未来需要做的一些事情 2 3 Koa 中间件 有⼈人（有赞的⼀一个内部管理理系统） 第⼀一个 Node 项⽬目 4 Koa 中间件 有⼈人（有赞的⼀一个内部管理理系统） 第⼆二个 Node 项⽬目 脚⼿手架模板 有赞官⽹网 5

Go工程可观测性实践 周曙光 得物 Go开发 目 录 可观测性概述 01 链路追踪 02 指标 03 可观测性概述 第一部分 广义的可观测性：可以根据系统的外部输出信息推断出系统内部状态的好 坏。 软件系统的可观测性：一种度量能力，能帮你更好的理解系统当前所处的 任何状态。如果无需发布新代码就可以理解任何新的或怪异的状态，那么 系统就具备可观测性。 什么是可观测性？ 可观测性开源产品

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 validation outcome ● Push destinations supported today ○ Filesystem ○ TF Serving model server 4 实践指南 实践经验小结 单击此处添加标题 1. Data 2. Tensorboard 3. Fine tune 4. checkpoint ExampleGen StatisticsGen SchemaGen 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