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## 降级预案在同程艺龙的工程实践 演讲者 / 王俊翔 同程艺龙 ## TGO鲲鹏会 汇聚全球科技领导者的高端社群 全球12大城市 850+高端科技领导者 使命 Mission 为社会输送更多优秀的 科技领导者 ## 愿景 Vision 构建全球领先的有技术背景 优秀人才的学习成长平台 ![Image](/uploads/documents/7/1/0/4/710479 通过破坏性测试，发现系统的潜在故障，及时修正，并做好降级预防措施 • 参数修正，及时调整流控、降级策略，优化告警、超时参数设置 · 模拟线上故障，进行故障复现，验证故障后续的处理措施是否行之有效 • 以战养兵，历练团队，让工程师有更多机会积累经验，提升应对故障的能力 ## 系统设计 故障画像 • 应用故障：模拟应用进程内故障 • 中间件故障：通过中间件客户端，模拟中间件故障 系统故障：通过工具、脚本模拟网络丢包、延时，磁盘不足故障 预案，通过持续不断的治理保障系统的可用性 - 通过反复的故障演练，发现系统中的薄弱点，并进行有效的预防 · 配合降级预案，让系统的可靠性更易验证，让演练更加常态化 · 历练团队、积累经验，促进工程师的进步，提高应对故障的能力 ## 极客邦科技 会议推荐2019 ![Image](/uploads/documents/7/1/0/4/710479ee7b43e4d896e94fdd32f23bac/p25_1

[Image](/uploads/documents/c/f/8/7/cf87987426d54b3f71a67f6f453a74e3/p2_2.jpg) 姓名：王刚 英文：Kirawang 职位：腾讯移动端高级工程师 工作履历：2012硕士毕业加入腾讯公司至今，参与手机QQ、NOW直播、腾讯课堂等产品的Android客户端。  手机QQ NOW直播 ## 分享目录 NOW直播与Flutter NOW直播中Flutter的开发模式 NOW直播中Flutter的工程实践 技术思考 ## 关于NOW直播  Flutter（性能要求高的） ## 分享目录 NOW直播与Flutter NOW直播中Flutter的开发模式 NOW直播中Flutter的工程实践 技术思考 ## 开发模式 Native Flutter Flutter ## ·混合开发 ·纯Flutter开发 ·不具备条件 ## 工程化开发模式 I src .gitignore build.勾 flutter.勾 flutter.iml proguard-rules

## Python for Good >>> PyCon China 2022 Pants: Python工程化 必备构建工具 主讲人：沈达 - 比图科技数据工程师  #### https://www.pantsbuild 《白蛇传》是国家级非物质文化遗产 ## 个人：JupyterLab最佳实践 ## 用户 ## JupyterLab 痛点：如何快速启动 痛点：如何分享、协作 痛点：如何管理依赖 Jupyter ### 模版工程 https://github.com/da-tubi/jupyterlab-best-practice ## notebooks/http bin/lab http ## notebooks/duckdb 企业项目：多个子项目的Python代码仓库 ### 模版工程 https://github.com/da-tubi/pants-pyspark-subprojects • 可扩展 • 新建子项目简单 - 可复现 - 开发环境和生产环境一致 • 快 • 本地缓存（SaaS支持：远程缓存） - 智能依赖 - 只要没有import，就会智能排除 ### 示例工程 https://github.com

人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、 （用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。 ## 人脸识别的技术困难 虽然人脸识别有很多其他识别无法比拟的优点，但是它本身也存在许多困难。人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。人脸在视觉上的特点是： 1. 不同个体之间的区别不大， 如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄、拍摄的姿态角度等多方面因素的影响。 ## 人脸识别典型流程 人脸识别的经典流程分为三个步骤： 1）人脸检测；2）人脸对齐；3）人脸特征表示。 基于传统机器学习的人脸识别一般分为高维人工特征提取（例如：LBP, Gabor等）和降维两个步骤。在深度学习流行之后，我们可以从原始图像空间直接学习判别性的人脸表示，实现端到端的人脸识别模型。 ![Image](/

[Image](/uploads/documents/f/6/e/f/f6efdf27d4686d34e1b66814a7ee3f18/p3_5.jpg) 智能投研技术联盟核心成员 ## 公司结构 50% 工程师 徐汇漕河泾 总部 浦东世纪汇 策略中心  [Image](/uploads/documents/f/6/e/f/f6efdf27d4686d34e1b66814a7ee3f18/p5_2.jpg) 数据总线 总控模块 策略模块 ## 智能特征工程 去量纲：标准化、归一化 缺失值处理：样条插值 降维：PCA ## AI信号生成 LSTM 神经网络 BP 全连接网络 XGBoost 集成学习模型 定制早停函数 ## Rust [Image](/uploads/documents/f/6/e/f/f6efdf27d4686d34e1b66814a7ee3f18/p7_2.jpg) 数据总线 总控模块 策略模块 ## 智能特征工程 去量纲：标准化、归一化 缺失值处理：样条插值 降维：PCA ## AI信号生成 LSTM 神经网络 BP 全连接网络 XGBoost 集成学习模型 定制早停函数 ## Rust

jpg) 自然语言处理 ## 机器学习可以解决什么问题 • 给定数据的预测问题 ✓ 数据清洗/特征选择 ✓ 确定算法模型/参数优化 ✓ 结果预测 ## - 不能解决什么 ✓ 大数据存储/并行计算 ✓ 做一个机器人 ## 机器学习发展史 总的来说，人工智能经历了逻辑推理、知识工程、机器学习三个阶段。 机器学习伴随着人工智能的发展而诞生，它是人工智能发展到一定阶段的必然产物。 ## |Ω|ω|omega|omiga|欧米| ### 3. 机器学习的背景知识-数学基础 ## 高等数学 导数、微分、泰勒公式..... ## 线性代数 向量、矩阵、行列式、秩、线性方程组、特征值和特征向量..... ## 概率论与数理统计 随机事件和概率、概率的基本性质和公式、常见分布、期望、协方差..... ## 高等数学-导数 导数(Derivative)，也叫导函数值。又名微商，是微积分中的重要基础概念。当函数 写入剪切板 ## Python模块-SciPy ## ●SciPy SciPy是构建在NumPy的基础之上的，它提供了许多的操作NumPy的数组的函数。 SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包，它包括了统计、优化、整合以及线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像图例，常微分方差的求解等 |scipy.cluster|向量量化| |---|---| |scipy.constants|数学常量|