2017.thegiac.com www.top100summit.com Greenplum机器器学习⼯工具集和案例例 姚延栋 Pivotal 研发技术总监 2017.thegiac.com • Greenplum ⼤大数据平台 • Greenplum 机器器学习⼯工具 • Greenplum 机器器学习案例例 ⼤大纲 2017.thegiac.com Greenplum: 机器学习工具集 2017.thegiac.com • PL/X：各种语言实现自定义函数（存储过程） • MADLib: 数据挖掘、统计分析、图（Graph）等算法 • GPText：文本检索和分析 • GeoSpatial：地理信息数据分析 • Image: 图像数据分析 Greenplum 机器器学习⼯工具集 2017.thegiac.com 2017.thegiac.com 客户端 数据库服务器器 Master Segment 1 Segment 2 Segment n … SQL 存储过程 结果集 String 聚集 psql … 执⾏行行流程 2017.thegiac.com External Sources Load, streaming, etc.

AGI趋势下的云原生数据计算系统 演讲人：徐阳 拓数派：大模型数据计算系统先行者 l 拓数派（ OpenPie）是立足于国内的基础数据计 算领域高科技创新机构； l 拥有强大的数据库内核研发团队、数据科学家团 队和数字化转型团队； l 国内虚拟数仓和eMPP技术提出者，不断在数据 计算引擎方向进行创新，全面拥抱AI技术趋势。 企业介绍 云原生数据计算系统 围绕数据组织云原生计算系统， 规模发展将由企业市场引领主导，到2030年企业市场规模预计达到3024.6亿元人民币。 国内AGI市场增长趋势预测 说明：数据来自InfoQ研究中心 中国AGI发展趋势 l 中国AGI市场自下向上分为基础设施层、模型层、中间层和应用层四层，这四层结构共同构成了中国AGI市场的技术框架。 国内AGI市场分层 中国AGI发展趋势 l 在通往AGI的征途上，AI Agent正逐渐成为探索的

多点生活在 Service Mesh 上的实践 Istio + MOSN 在 Dubbo 场景下的探索之路 陈鹏 多点生活 平台架构组研发工程师1/23 自我介绍 • 陈鹏、多点生活平台架构组研发工程师 • 开源项目与云原生爱好者 • 多年网上商城、支付系统相关开发经验 • 2019 年至今从事云原生和 Service Mesh 相关开发工作2/23 /01 /02 /03 为什么需要 为什么需要 Service Mesh 改造 探索 Istio 技术点 Dubbo 场景下 的改造 • 对比传统微服务架构 • 和 Service Mesh 化 之后有哪些优缺点 • MCP • Pilot • xDS • MOSN 结合 Istio 的技术点， 介绍多点生活目前的 探 索 以 及 服 务 发 现 Demo 的演示3/23 为什么需要 Service Mesh RDS • cluster : CDS 和 EDS13/23 MOSN-listener14/23 MOSN-routers15/23 MOSN-cluster16/23 Dubbo 场景下的改造 /03 从数据面、控制面两个方面来介绍如何改造17/23 改造方案1 Istio+Envoy • 通过创建 EnvoyFilter 资源来给 xDS 资源打 patch • Envoy

1 Linux 下 Makefile 的 automake 生成 全攻略 作为 Linux 下的程序开发人员，大家一定都遇到过 Makefile，用 make 命令来编译自己写 的程序确实是很方便。一般情况下，大家都是手工写一个简单 Makefile，如果要想写出一 个符合自由软件惯例的 Makefile 就不那么容易了。 在本文中，将给大家介绍如何使用 autoconf 和 automake Makefile，感觉如何呀。 现在开始介绍详细的过程： 1、建目录 在你的工作目录下建一个 helloworld 目录，用它来存放 helloworld 程序及相关文件，如 在/home/my/build 下： $ mkdir helloword $ cd helloworld 2、 helloworld.c 然后用你自己最喜欢的编辑器写一个 hellowrold.c 文件，如命令：vi helloworld

万亿级数据洪峰下的消息引擎 Apache RocketMQ 誓嘉 自我介绍 l花名：誓嘉 l真名：王小瑞 lvintagewang@apache.org l@阿里巴巴-中间件 lApache RocketMQ 创始人， PPMC Member，Committer lOpen-Messaging创始人 CONTENTS 01 02 03 阿里消息中间件的演变历史 双11万亿级数据洪峰的挑战

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微服务环境下的系统治理与容错 王新栋 • 《架构修炼之道》作者，《决战618：探秘京东技术取胜之道》联合作者； • 对分布式、微服务系统有多年实战经验，所设计和研发的系统经历了多次百亿流量的验证； • 热爱分享，维护技术公众号 [程序架道]，对高并发、高可用系统有持续不懈的追求； 个人微信号 技术公众号 • 微服务架构 • 容错 • 总结 • 治理 微服务架构 架构 架构 还必须记住：实现微服务架构并不是你的目标。你的目标是加速大型复杂应用程序的开发。 --Chris Richardson 容错 故障和问题 线上故障“画像“ 系统稳定性指标 可监控设计 同步调用下-无线程池隔离 同步调用下-线程池隔离实现方法 快速失败-超时 快速失败-时间窗口 快速失败-超时重试次数 区分部署和上线 常规系统保障流程 没有不出问题的系统 什么是混沌工程 混沌工程 故障注入

复杂环境下的视觉同时定位与地图构建 章国锋 浙江大学CAD&CG国家重点实验室 SLAM: 同时定位与地图构建 • 机器人和计算机视觉领域的基本问题 • 在未知环境中定位自身方位并同时构建环境三维地图 • 广泛的应用 • 增强现实、虚拟现实 • 机器人、无人驾驶 SLAM常用的传感器 • 红外传感器：较近距离感应，常用于扫地机器人。 • 激光雷达：单线、多线等。 • 摄像头：单目、双目、多目等。 如何处理动态场景？ • 如何处理快速运动和强旋转？ 复杂环境下的主要挑战 我们课题组的工作 • 面向大尺度场景的运动恢复结构 • ENFT-SFM：能够高效地处理大尺度场景下拍摄的循环回路和多 视频序列。 • 单目视觉的同时定位与地图构建 • ENFT-SLAM：能在大尺度场景下实时稳定工作、在线回路闭合； • RDSLAM：能在动态场景下稳定工作； • RKSLAM：可以实时运行在移动设备上，并能处理快速运动和强 重复上述步骤直至投影误差小于阈值或不能再分裂为止。 Garden数据集的SfM结果 6段长视频序列，将近10万帧，特征匹配74分钟，SfM求解16分钟（单线程），平均17.7fps VisualSFM：SfM求解 57 分钟 （GPU加速） Garden数据集上的比较 ENFT-SFM ORB-SLAM VisualSFM KITTI数据集上的定量比较 TUM数据集上的定量比较 ENFT-SLAM: ENFT-based