安富利 Xilinx 产品线中国区团队： Ø 团队人数：约70人，包括销售、技术支持和市场人员， 分布在中国17个城市，是国内最大的FPGA支持团队。 Ø 技术专家团队：为了配合Xilinx 主要的技术领域推广， 我们有技术专家分别负责不同的技术方向，包括：无 线和信号处理、高速IO和嵌入式设计等。 Ø 设计服务团队：我们有独立的Xilinx的设计服务团队， 可以为亚太区的客户提供基于 Xilinx

安富利 Xilinx 产品线中国区团队： Ø 团队人数：约70人，包括销售、技术支持和市场人员， 分布在中国17个城市，是国内最大的FPGA支持团队。 Ø 技术专家团队：为了配合Xilinx 主要的技术领域推广， 我们有技术专家分别负责不同的技术方向，包括：无 线和信号处理、高速IO和嵌入式设计等。 Ø 设计服务团队：我们有独立的Xilinx的设计服务团队， 可以为亚太区的客户提供基于 Xilinx

安富利 Xilinx 产品线中国区团队： ➢ 团队人数：约70人，包括销售、技术支持和市场人员， 分布在中国17个城市，是国内最大的FPGA支持团队。 ➢ 技术专家团队：为了配合Xilinx 主要的技术领域推广， 我们有技术专家分别负责不同的技术方向，包括：无 线和信号处理、高速IO和嵌入式设计等。 ➢ 设计服务团队：我们有独立的Xilinx的设计服务团队， 可以为亚太区的客户提供基于 Xilinx

支持各种数据格式的请求和响应处理，包括 JSON、 XML、HTML 等。 API 文档生成：DRF 自带的 Browsable API 功能可以生成易于阅读和理解的 API 文档， 方便开发人员和团队的协作。 6 《51 测试天地》七十四 www.51testing.com 4、npm 介绍 在前端环境中，npm 是非常重要的工具，它主要用于管理和安装前端项目的依赖、 构建工具和其他相关资源。以下是 介绍一下如何在 CI/CD 中有效集成并使用 mabl 平台。 作为 DevTestOps 工作流中极其重要的一环，如何将 CI/CD 更加灵活完善的融入项目 开发交付中的各类场景，一直是广大公司与团队的一项持久课题。而依托于现在一些主 流的 CI/CD 软件的强大兼容性与接入能力，mabl 自身强大的自动化测试能力可以灵活地 被运用起来，在部署过程中集成 mabl 平台，那么相关的自动化测试代码部署到 io/mabl-integration/) 软件测试下的 AI 之路（3）  作者：Austin 44 《51 测试天地》七十四 www.51testing.com 此插件可以帮助我们在自己团队的 jenkins 环境中运行 mabl 平台服务，并针对 mabl 服务进行一些灵活的调整。 安装的时候需要注意 Java 的版本不能低于 8，Jenkins 的版本不能低于 2.319.1，不然

户、或者就是你自己——而你大概不 会乐意去废半天劲创建一个只有内容管理功能的后台管理界面。 创建 Django 应用的典型流程是：先建立数据模型，然后搭建管理站点，尽可能快的跑起来。那样 你的团队（或者客户）就可以向网站里填充数据了。后面我们会谈到如何展示这些数据。 简洁优雅的 URL 规划对于一个高质量 Web 应用来说至关重要。Django 推崇优美的 URL 设计， 所以不要把诸如 文档可以获取关于数据库关系的更多内容。想知道关于双下 划线的更多用法，参见 Field Lookup 文档。数据库 API 的所有细节可以在 数据库 API 参考 文档中找到。 设计哲学 为你的团队和客户创建一个用于添加、修改和删除网站内容的管理页面是一项乏味的工作，而且不需要太多的创造力。因为这些原 因，Django 提供完全自动地为模型创建管理接口的功能。 Django 产生于一个公众 创建你的第一个 Django 项目， 第五部分 自动化测试简介 自动化测试是什么？ 为什么你需要写测试 测试将节约你的时间 测试不仅能发现错误，而且能预防错误 测试使你的代码更有吸引力 测试有利于团队协作 基本测试策略 第一个测试 首先得有个 Bug 写个测试来发现 Bug 运行测试 修复 Bug 更全面的测试 测试视图 针对视图的测试 Django 测试工具之 Client

2019 各城市现场回顾 【上海站】 【北京站】 【杭州站】 【深圳站】 【成都站】 如何加入 PyCon China 组委会团队 1、加入 PyCon China 组委会 2、加入 PyCon China 2020 城市筹备人 3、加入日常志愿者团队 致谢 向伟大的 Pythonista 们致敬！ PyCon China 2020见！ 微信公众号： PyChina 欢迎填写

ARM 芯片的 Python + AI 算力优化 主讲人： 朱宏林 – 阿里云程序语言与编译器团队 简介 • 当今开发者们大量使用 Python 语言编写的 AI 程序。过去这些程序总跑在 GPU 或者 x86 架构的 CPU 上。然而综合考虑到功耗、成本、性能等因素，云厂商们开始建设 ARM 架构的服务平台，如 何整合 Python + AI 的相关软件并使其在该平台上发挥最高的性能成为了工程师们关注的焦点。 AMX 和 SME 实例 V0 V1 ✕ ✕ ✕ ✕ V2 BF16 数据类型 • BF16（Brain Floating Point，bfloat16） • Google Brain 团队 • float32、float16、bfloat16（FP32、FP16、BF16） • 特点 • 表示范围和 FP32 一致 • 转换便利 • 节省存储空间 • 硬件指令支持 ARMv8

修剪⽹网络并提供有效问题的关系链接。 规范性建议 对问题进⾏行行分类，并基于过去⽅方案提供有效建议。 拓拓扑 提供拓拓扑能⼒力力强化上下⽂文与前述的准确度 算法落地的直接挑战 • 数据不不全，质量量⽋欠佳 • 团队缺少懂的⼈人 • ⼯工具不不好⽤用 • ⼯工程化不不易易 算法落地的趋势 • ⾼高薪机会让更更多⼈人⼈人员会进去这个领域 • 框架使得学习⻔门槛降低：不不需要博⼠士就能做 • 公司培训与⼈人员参与促进发展 选择合适的⽅方案组合，但也不不要万花筒。 • 开源 不不等于 免费 • 学习、迁移、维护升级、稳定性、License、潜在坑等 • 某些开源软件的重要扩展是需要额外费⽤用的。 • 结合团队、技术需求、⽅方案选择做细致评估。 • 商业软件或SaaS⽅方案（简化Ops平台⾃自身运维成本）也可作为选 项。 推⾏行行策略略 • 不不要⼀一步到位 • 从历史数据开始 • 持续改进

需要调用后端的api接口，这些 api接口都是基于web后端技术演化而来 • 只要有需要web开发的，app开发的，拥有数据交互需求的，web和api后端开发需求依然是庞 大的 • 分享一个团队里的问题，别人用python都在搞AI，大数据，物联网这些新的应用领域的高精尖 新技术，我们做python web开发的还有前（钱）途吗？ • 用户问题和技术问题： • 用户问题： 我饿了，不去餐馆，也能吃到某家餐厅的饭菜

您可以为存储库配置开发容器，以便为该存储库创建的代码空间为您提供量身定制的开发环境，并配备处理特 定项目所需的所有工具和运行时。 如果您未在存储库中定义配置，则 GitHub Codespaces 将使用默认配置， 其中包含您的团队在开发项目时可能需要的许多常用工具。 开发容器的配置文件包含在存储库的 .devcontainer 目录中。 您可以使用 Visual Studio Code 为您添加配置 文件。 您可以从各种项目类型的预定义配置中进行选择。