PPT自我介绍 •曾凡松（逐灵），当前主要负责 k8s 在阿里巴巴场景中的规模化落地，将 k8s 应用于阿里最核心的业务，帮助客 户以云原生的方式管理应用并获得效率、 稳定性及成本的改善。 •汪萌海（木苏），经历了阿里巴巴集团 集群调度从自研 sigma 系统迁移到 k8s 体系的过程，目前主要负责解决阿 里巴巴集团在大规模场景下使用 k8s 碰到的稳定性、容器编排质量和性能问 题。❖ 阿里巴巴容器的发展历程

苏宁易购小程序架构实践 苏宁 禹立彬 小程序群与割裂的互联网 • 截止今日，互联网头部公司都推出了自己的小程序产品，腾讯系的微 信小程序，应用在微信和QQ，百度的百度小程序，应用在手机百度 和百度地图，头条小程序，应用在今日头条和抖音，还有各大厂家的 快应用等项目、 • 同时，WAP/APP等应用场景也需要同步开发，成本巨大。 小程序生态 • 围绕着小程序，各厂家也推出了一系列针对小程序的生态标准，联合 对于这些生态功能来说，也需要一系列基础服务去支持 小程序的不足 • 组件化能力不足，代码复用能力弱 • API不统一，代码无法兼容 • 这些呼唤着快速解决方案 苏宁的小程序群 • 苏宁易购小程序，苏宁拼购，苏宁特卖，苏宁母婴。。。 • 苏宁优惠等 苏宁小程序平台 1 小程序基础服务 CONTENTS 1 域名收敛服务 通过统一的网关，request域 名收敛 联合登录策略 端服务写入cookie后，302跳转到真 正需要打开的页面，于是cookie传递 Webview + 后端中转 其他业务组件 • 支付（百度和微信） • 广告投放组件 • 推客支撑组件 • …… 苏宁 小程 序平 台 • 自上线以来，支撑了十余个微信小程序，和百度小程序 • 支撑了双十一期间每天几百万的UV的访问量 • 支持业务拉新，提高分享转化率 • 随着业务的发展，未来将支持头条系及快应用。

ClickHouse 在苏宁用户画像场景的实践 二〇一九年十月 苏宁科技集团.大数据中心.杨兆辉 1 关亍我  苏宁科技集团大数据中心架构师  曾就职亍中兴通讯10+years ，从事大规模分布式系统研发  10+years C++、Java、Go编程经验，熟悉大数据架构、解决方案  ClickHouse ClickHouse Contributor  Github: https://github.com/andyyzh Contents 苏宁如何使用ClickHouse ClickHouse集成Bitmap 用户画像场景实践 2 选择ClickHouse的原因 1. 速度快 2. 特性发布快 3. 软件质量高 4. 物化视图 精确去重计数性能测试 6 ClickHouse在苏宁使用场景  OLAP平台存储引擎 -- 存储时序数据、cube加速数据，应用亍高基数查询、精确去重场景。  运维监控 -- 实时聚合分析监控数据，主要使用物化视图技术。  用户画像场景 -- 标签数据的存储、用户画像查询引擎。 7 Contents 苏宁如何使用ClickHouse ClickHouse集成Bitmap

木兰宽松许可证第二版（MulanPSL- 2.0）紧随其后，获得了越来越多国内开发 者的认可的MulanPSL-2.0已经连续两年 成为了Gitee最常用开源许可证的前列。 可以预见，在未来的国内开源生态中，木 兰宽松许可证将会越来越主流。 13 / 111 本年度使用率增长最多的开源许可证 73.70% 62.96% 60.64% 59.55% 57.06% 53.11% 40.01% RAG 实践者之一，杭州萌嘉网络科技 CEO，公司主要研发 TorchV 品牌的大模型应用和知识库产品。公众号：土猛的员外。 50 / 111 大模型训练中的开源数据和算法：机遇及挑战 文/苏震巍 随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，尤其是大模型（如 GPT、OpenAI o1、Llama 等） 的崛起，开源数据和算法在大模型训练中的重要性愈发显著。开源数据集和算法不仅推动了 AI 潜在的风险，推动 AI 技术的健康发展。 相信在未来，随着技术的不断进步和相关政策的完善，开源数据和算法将在大模型训练中发 挥更加重要的作用，为 AI 及大模型的研究和应用带来更多的创新和机遇。 苏震巍 苏州盛派网络科技有限公司创始人兼首席架构师，微软 AI 和开发方向 最有价值专家（MVP）、微软 Regional Director（RD）、腾讯云最 具价值专家（TVP）、微软技术俱乐部（苏州）主席，苏州市人工智能

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所示的拼裝積木。一套積木，除了包含許多零件之外，還附有詳細的組裝說明 書。我們按照說明書一步步操作，就能組裝出精美的積木模型。 第 1 章 初識演算法 www.hello‑algo.com 15 圖 1‑5 拼裝積木 兩者的詳細對應關係如表 1‑1 所示。 表 1‑1 將資料結構與演算法類比為拼裝積木 資料結構與演算法 拼裝積木 輸入資料 未拼裝的積木 資料結構 積木組織形式，包括形狀、大小、連線方式等 積木組織形式，包括形狀、大小、連線方式等 演算法 把積木拼成目標形態的一系列操作步驟 輸出資料 積木模型 值得說明的是，資料結構與演算法是獨立於程式語言的。正因如此，本書得以提供基於多種程式語言的實 現。 約定俗成的簡稱 在實際討論時，我們通常會將“資料結構與演算法”簡稱為“演算法”。比如眾所周知的 LeetCode 演 算法題目，實際上同時考查資料結構和演算法兩方面的知識。 1.3 小結 ‧ 演 算機中組織和儲存資料 的方式。 ‧ 資料結構與演算法緊密相連。資料結構是演算法的基石，而演算法為資料結構注入生命力。 ‧ 我們可以將資料結構與演算法類比為拼裝積木，積木代表資料，積木的形狀和連線方式等代表資料結 構，拼裝積木的步驟則對應演算法。 1. Q & A Q：作為一名程式設計師，我在日常工作中從未用演算法解決過問題，常用演算法都被程式語言封裝好了，直 接用就可以了；這是否意味

所示的拼裝積木。一套積木，除了包含許多零件之外，還附有詳細的組裝說明 書。我們按照說明書一步步操作，就能組裝出精美的積木模型。 第 1 章 初識演算法 www.hello‑algo.com 15 圖 1‑5 拼裝積木 兩者的詳細對應關係如表 1‑1 所示。 表 1‑1 將資料結構與演算法類比為拼裝積木 資料結構與演算法 拼裝積木 輸入資料 未拼裝的積木 資料結構 積木組織形式，包括形狀、大小、連線方式等 積木組織形式，包括形狀、大小、連線方式等 演算法 把積木拼成目標形態的一系列操作步驟 輸出資料 積木模型 值得說明的是，資料結構與演算法是獨立於程式語言的。正因如此，本書得以提供基於多種程式語言的實 現。 約定俗成的簡稱 在實際討論時，我們通常會將“資料結構與演算法”簡稱為“演算法”。比如眾所周知的 LeetCode 演 算法題目，實際上同時考查資料結構和演算法兩方面的知識。 1.3 小結 ‧ 演 算機中組織和儲存資料 的方式。 ‧ 資料結構與演算法緊密相連。資料結構是演算法的基石，而演算法為資料結構注入生命力。 ‧ 我們可以將資料結構與演算法類比為拼裝積木，積木代表資料，積木的形狀和連線方式等代表資料結 構，拼裝積木的步驟則對應演算法。 1. Q & A Q：作為一名程式設計師，我在日常工作中從未用演算法解決過問題，常用演算法都被程式語言封裝好了，直 接用就可以了；這是否意味

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所示的拼裝積木。一套積木，除了包含許多零件之外，還附有詳細的組裝說明 書。我們按照說明書一步步操作，就能組裝出精美的積木模型。 第 1 章 初識演算法 www.hello‑algo.com 15 圖 1‑5 拼裝積木 兩者的詳細對應關係如表 1‑1 所示。 表 1‑1 將資料結構與演算法類比為拼裝積木 資料結構與演算法 拼裝積木 輸入資料 未拼裝的積木 資料結構 積木組織形式，包括形狀、大小、連線方式等 積木組織形式，包括形狀、大小、連線方式等 演算法 把積木拼成目標形態的一系列操作步驟 輸出資料 積木模型 值得說明的是，資料結構與演算法是獨立於程式語言的。正因如此，本書得以提供基於多種程式語言的實 現。 約定俗成的簡稱 在實際討論時，我們通常會將“資料結構與演算法”簡稱為“演算法”。比如眾所周知的 LeetCode 演 算法題目，實際上同時考查資料結構和演算法兩方面的知識。 1.3 小結 ‧ 演 算機中組織和儲存資料 的方式。 ‧ 資料結構與演算法緊密相連。資料結構是演算法的基石，而演算法為資料結構注入生命力。 ‧ 我們可以將資料結構與演算法類比為拼裝積木，積木代表資料，積木的形狀和連線方式等代表資料結 構，拼裝積木的步驟則對應演算法。 1. Q & A Q：作為一名程式設計師，我在日常工作中從未用演算法解決過問題，常用演算法都被程式語言封裝好了，直 接用就可以了；這是否意味