>接口频繁变更 >大量关联查询 >系统架构复杂度提升 ## 通过微服务拆分工具解放开发者 微服务化改造典型流程 支撑活动 应用上云 + IaaS 应用微服务改造 + PaaS 拆表 拆界面及业务逻辑  业务创新如AI Control 业务编排 业务重建模 View XX界面 自动拆表 自动生成微服务代码 读业务日志， 识别业务访问频次 Control 业务编排 企业云化应用 Model DAO对象 SQL语句 扫Model层，识别join左右表大小 Model > 微服务化 ## 微服务拆分工具-表自动分库 SQL 语句 语法分析 SQL 语句  语法分析 表关联分析 SQL 语句 语法分析 Step1：提取系统所有SQL Step2：逐条根据SQL创建语法树 Step3：在每棵语法树上分析表的关联关系并汇集成表关联关系加权图 Step6：采用图切割算法并配合启发式规则将表分割到不同库中 ![Image](/uploads/documents/4/9/c

现代编程思想 哈希表与闭包 Hongbo Zhang ## 回顾 ## · 表 键值对的集合，其中键不重复 简单实现：二元组列表 - 添加时向队首添加 - 查询时从队首遍历 树实现：二叉平衡树 - 基于第五节课介绍的二叉平衡树，每个节点的数据为键值对 - 对树操作时比较第一个参数 ## 哈希表 - 哈希函数/散列函数 Hash function ◦ 接口中，数据被映射到整数范围内 trait Hash { hash(Self) -> Int } ■ "这是一个非常非常长的字符串".hash() == -900478401 ## · 哈希表 ◦ 利用哈希函数，将数据映射到数组索引中，进行快速的添加、查询、修改 1. // 对于 a: Array[(Key, Value)], key: Key, value: Value 2. let 不同数据的哈希可能相同 不同的哈希映射为数组索引时可能相同 - 解决哈希表的冲突 ◦ 直接寻址（分离链接）：同一索引下用另一数据结构存储 列表 二叉平衡搜索树等 ☐ 开放寻址 ■ 线性探查：当发现冲突后，索引递增，直到查找空位放入 ■ 二次探查（索引递增 $ 1^{2}2^{2}3^{2} $ ）等 ## 哈希表：直接寻址 - 当发生哈希/索引冲突时，将相同索引的数据装进一个数据结构中

## 多云管下的自动化运维架构 刘宇 Bespin 高级研发总监 ## 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  SDK MySQL Cluster ## 资源统一管理：表结构 ## 云商返回数据： "SubnetId": "Subnet-03ecc249", "memory": "32GB",

[Image](/uploads/documents/0/e/f/2/0ef2dc85a2a8c5cd710f26461146a99b/p1_2.jpg) ## 为 Python Function 自动生成 Web UI 彭未康 ## Touch-Callable The web framework for less serious application. (venv3.6)$ pip install

${sharding-sphere.version} ## 基于Java编码的规则配置 Sharding-JDBC的分库分表通过规则配置描述，以下例子是根据user_id取模分库，且根据order_id取模分表的两库两表的配置。 // 配置真实数据源 Map dataSourceMap = new HashMap<>(); setUsername("root"); dataSource2.setPassword(); dataSourceMap.put("ds1", dataSource2); // 配置Order表规则 TableRuleConfiguration orderTableRuleConfig = new TableRuleConfiguration(); orderTableRuleConfig _order"); orderTableRuleConfig.setActualDataNodes("ds${0..1}.t_order${0..1}"); // 配置分库 + 分表策略 orderTableRuleConfig.setDatabaseShardingStrategyConfig(new InlineShardingStrategyConfiguration("user_id"

现代编程思想 案例：自动微分 Hongbo Zhang ## 微分 • 微分被应用于机器学习领域 ◦ 利用梯度下降求局部极值 牛顿迭代法求函数解： $ x^{3}-10x^{2}+x+1=0 $ • 我们今天研究简单的函数组合 ○ 例： $ f(x_{0},x_{1})=5x_{0}^{2}+x_{1} $ ■ $ f(10,100)=600 $ ■ $ \frac{\partial 缺点：计算机无法精准表达小数，且绝对值越大，越不精准 符号微分：Mul(Const(2), Var(1)) -> Const(2) ■ 缺点：计算结果可能复杂；可能重复计算；难以直接利用语言原生控制流 ◦ 自动微分：利用复合函数求导法则、由基本运算组合进行微分 ■ 分为前向微分和后向微分 ## 符号微分 ## • 我们以符号微分定义表达式构建的一种语义 1. enum Symbol { 2. _ => Mul(f1, f2) 8. } } ## • 化简效果 1. let diff_0 : Symbol = Mul(Constant(5.0), Var(0)) ## 自动微分 ## - 通过接口定义我们想要实现的运算 1. trait Number { 2. constant(Double) -> Self 3. op_add(Self, Self)

## 如何利用深度学习提高高精地图生产的自动化率 DeepMap 邹亮 2019-05-08 ## 极客邦科技 会议推荐2019  ## QCon 北京 ## 全球软件开发大会 大会：5月6–8日 培训：5月9–10日 QCon 苹果地图首发团队和负责人  • 百度自动驾驶事业部首席架构师 • 三维重建与数据建模博士 ，相机 (Camera)， GPS，惯导(IMU) ## DEEPMAP Providence, RI !

基于Python构建高稳定可扩展的自动化测试集群 网易游戏自动化测试实践分享 杨柳 网易高级经理，技术专家 ## 自我介绍 2013年毕业于北京大学计算机系，同年加入网易 ➢ 负责质量和效率相关平台研发 ✓ QA数据中心 ✓ 游戏舆情监控平台 ✓ TestEase测试分发平台 ✓ Feedback反馈平台 DockerServer服务器管理平台 ✓ Airtest自动化测试框架 ✓ AirLab云测试平台和私有化解决方案 ## 目录 CONTENTS 自动化测试的需求和难点 Airtest自动化测试框架 自动化测试集群产品设计和架构分享 网易自动化解决方案介绍  ## 1 自动化测试的需求和难点 为什么要自动化，怎么自动化 PYTHON 30th ## .jpg) ## 自动化测试高收益场景1——兼容性测试 非常重要 一个机型不兼容，那么损失的将是这个机型下面的所有用户 ➢ 非常耗时间，非常耗人力 市面上大几百台的设备需要去执行大量重复的测试用例  ## 自动化测试高收益场景2——性能测试

## 云原生观察性、自动化交付以及 IaC 等之道 ## 云原生产品与架构系列讲座  高磊 曾任阿里巴巴、华为架构师、深信服云原生产品规划主管 11月17日（周三）晚8点-9点  一．另一种PaaS：API-M 二．云原生可观察性方法论 三．云原生自动化交付（ISV业务下发） 四．基础设施即代码拉通云与云原生 ## 全生命周期API管理-1 服务是从内研发视角来看的，但是对于外部消费者只想找到并集成API而已，并不想了解API背后的运维细节 API权限管理 BaaS API: 数据库接口、中间件接口外化成API API接入管理 API进站出站管理 API变更管理 API门户：消费者可以根据领域—能力查询到想要的API。 自动生成SDK方便集成。 API 服务治理 形成市场，能力互补 发行计划：向下兼容，对比发布 API文档：每一个API有一个活档，指导集成。 ## 全生命周期API管理—2—Azure API Management

Apifox（广州睿狐信息科技有限公司）成立于 2021 年，是一家专注于企业 API 研发管理工具及解决方案的创新企业。围绕 API 全生命周期协同与管理需求，提供 API 文档、API 调试、API Mock、API 自动化测试等核心产品能力，致力于为全球研发团队提高 API 开发与协作效率，节省研发团队的每一分钟，助力企业研发效能升级。 |项目名称|负责人|项目范围|预算分配（万元）|实际支出（万元）|差异（万 95d/p2_7.jpg)  维格表   后端开发 Apifox 前端开发 测试工程师 可视化设计，小白都会用 一个系统，同一份文档一次定义，自动同步 多人协作，实时反馈，合作更紧密 自动化程度高，提高开发人员生产力 以一致性提高软件的质量，简化企业 API 治理 ## Apifox 产品能力矩阵 可视化编辑 代码编辑 请求模版 响应示例