Engineering Practices in Tantan using Golang 扫一扫上面的二维码图案，加我微信 Henry Ren Product Backend Team Lead 探探科技 henry@tantanapp.com GopherChina2018 ’ alt=‘OCR图片’/> Agenda Overview of Tantan Go in Tantan Backend

## 每次不重样，带你收获最新测试技术! Django、Vue和Element UI 前后端原理论述..... 1 GPT时代，你还不知道怎么自动生成用例？..... 8 Python使用Yaml读取参数..... 15 requests-mock的简单介绍..... 20 Windows11 下载安装MeterSphere 社区版本踩坑指南..... 24 基于银行信贷领域 Django、Vue 和 Element UI 前后端原理论述 作者：M&T. ## 这是一篇什么文章？ 一篇你对测试开发工作感兴趣，想了解系统工作逻辑的文章。 一篇是你在开始动手搭建环境前需要了解各工具原理的文章。 这是一篇你真正开始前需要查阅的文章。 本文介绍了前后端工作原理，前后端搭建的流程、搭建过程中需要用到的技术以及开发环境版本。 ## 一、 前后端如何工作  ## 后端开发（Django+Rest Framework+MySQL）： Django 负责处理 HTTP 请求和响应，以及 URL 路由的配置。它接收来自前端的 HTTP 请求，并根据 URL 将请求分发给相应的视图函数进行处理。 Rest Framework

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用Go构建高性能数据库中间件 徐成选 小米商城 xuchengxuan@xiaomi.com 探探 Gopher China 2019 自我介绍 15年初开始使用Go，被Go的生产力、性能所吸引 微服务 数据库、缓存中间件 其他一些偏业务基础服务，例如：库存代理、人群服务、ID生成器等 ’ alt=‘OCR图片’/> Agenda Go in XiaoMi Gaea简介 14年引入Go，最初解决日志收集问题，后来开发了大秒 商城、有品、金融、IoT、电视、云平台等部门 中间件、微服务体系、云计算、运维平台、业务系统等等 基于koala的微服务数百个，商城的后端系统都有Go的身影，包括订单、活动等非常核心的系统。 ’ alt=‘OCR图片’/> Gaea背景 内部mycat黑盒使用、不能及时定位问题 连接超时、Load过高、内存溢出 手工书写多种配置，易出错、难管理

Go并发编程实践 晁岳攀 @colobu 微博 http://colobu.com 探探 Gopher China 2019 Agenda 基本同步原语 扩展同步原语 原子操作 Channel 内存模型 ’ alt=‘OCR图片’/> 基本同步原语 ’ alt=‘OCR图片’/> 基本同步原语 Mutex 互斥锁 Mutual exclusion, 任何 defer o.m.Unlock() if o.done == 0 { defer atomic.StoreUint32(&o.done, 1) f() } } 探探 Gopher China 2019·北京 ’ alt=‘OCR图片’/> 基本同步原语 A XXX must not be copied after first use. 零值是无锁的 defer o.m.Unlock() if o.done == 0 { defer atomic.StoreUint32(&o.done, 1) f() } } 探探 Conher China 2019·北京 ’ alt=‘OCR图片’/> 基本同步原语 Map 两个cases 设置一次，多次读 ○ 多个goroutine并发的读、写、更新不同的key 装箱/拆箱

## Go Practices in TiDB 姚维 PingCAP wink@pingcap.com 探探 Gopher China 2019 ## Agenda - How to build a stable database - Schrodinger-test platform - Failpoint injection - Goroutine-leak Feedback GC Worker Data TiDB Executor Data Distributed Coprocessor BG Job Worker Data TiKV 探探 Gopher China 2019·北京 ## Distributed system testing - Errors can happen anywhere, any time • Hardware

安装指引 1.5 使用 TensorFlow 以外的后端 1.6 技术支持 1.7 为什么取名为 Keras？ 2 为什么选择 Keras？ 2.1 Keras 优先考虑开发人员的经验 2.2 Keras 被工业界和学术界广泛采用 2.3 Keras 可以轻松将模型转化为产品 2.4 Keras 支持多个后端引擎，并且不会将你锁定到一个生态系统中 2.5 Keras NASNet ..... 169 14 后端 Backend ..... 171 14.1 什么是「后端」? ..... 171 14.2 从一个后端切换到另一个后端 ..... 171 14.3 keras.json 详细配置 ..... 171 14.4 使用抽象 Keras 后端编写新代码 ..... 172 14.5 后端函数 ..... 173 15 初始化 Python 的深度学习库 ### 1.1 你恰好发现了 Keras Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。能够以最小的时延把你的想法转换为实验结果，是做好研究的关键。 如果你在以下情况下需要深度学习库，请使用 Keras: - 允许简单而快速的原型设计（由于用户友好，高度模块化，可扩展性）。