JVM 内存模型 Heap Method Area Runtime Constant Pool Thread Thread Thread PC Register JVM Stack Native Method Stack PC Register JVM Stack Native Method Stack PC Register JVM Stack Native Method

第三届中国 Rust 开发者大会 王俊吉 RustBelt - Rust 的形式化语义模型 Outline Background • RustBelt Project • Rust Types Overview Rust Semantics • Type System • The own Predict • Exclusive Ownership & Mutable Borrow

架构分层模型适配 吴雪峰@201811 — 有效防⽌止架构腐化实践 CONTENTS 01 DDD分层参考架构 02 严纪律律 防腐化 — 分层模型适配 03 分层模型适配实例例 DDD分层参考架构 DDD分层参考架构 给⽤用户提供界⾯面，关注⽤用户交互和体验 前端应⽤用 API服务 业务领域 基础设施 为前端应⽤用提供API服务，关注事务和分布式等技术性问题 领域模型和领域逻辑，关注业务概念。 如HTTP请求, 消息处理理 • 事务管理理 • 认证 • 缓存 • ⽇日志 • 异常处理理 • 配置 • Session 技术⼈人员关注的层 腐化案例例: ⼤大量量业务逻辑堆积 模型: • View Object • Resource Model DDD分层参考架构 领域模型和领域逻辑，关注业务概念。 前端应⽤用 API服务 领域模型 基础设施 ⼲干系⼈人: 业务领域专家，业务领导 业务领域专家，业务领导 诉求: 表现业务概念和实现业务价值 要点: 业务建模和复杂性管理理 ⼯工作内容: • 建⽴立业务模型，并体现在代码上 • 管理理模型复杂度，适度拆分模块 • 实现业务逻辑 业务⼈人员关注的层 业务领域 腐化案例例: 亏空 ⼤大量量技术术语业务⼈人员完全看不不懂 模型: • 应⽤用服务 — 跨Bond Context DTO • 领域服务 —

Golang⼤规模云原⽣应⽤管理实践 刘洋（炎寻） 关于我 • 毕业于中国科学技术大学，定居杭州 • 就职于阿里云-云原生应用平台团队 • Problem Solver，聚焦中间件，容器，Kubernetes，PaaS平台… • OAM社区成员 开局一张图 规模化应用交付效率对比去年 每万笔峰值交易的IT成本对比4年前 提升1倍 下降80% 云原生 技术 稳定 成本 效率 策略与机制随着层次的变化而变化； 应用管理的策略与机制 应用 版本 工作负载 负载均衡 标签 流量 组件 日志 指标 容量 服务 依赖 路由规则 持久卷 部署策略 健康检查 … 灰度 发布 定时弹性 事件 指标弹性 分批发布 重启 回滚 日志管理 事件中心 指标监控 存储挂载 服务绑定 手动弹性 回退历史 负载均衡 报警 诊断 组件管理 服务治理 … 级以维持安全，高可用，高性能的状态； • … 能力复用 自动化 可观测 稳定 安全 开发者真正想要的是策略：大象无形的基础设施，坚如磐石的中间件，丰富高效的应用PaaS平台 基础设施 云原生PaaS平台提供应用管理策略 基础设施 K8s 云原生生态（CNCF） 云原生应用 4 6 7 2 3 5 1 1 Kubectl plugins 2 Apiserver extension 3 4 5

Python的依赖管理及Pipenv @frostming 我是谁？ • 研发效能·持续集成@Tencent • 从 2014 年开始用 Python，前测试，现开发 • 开源爱好者 • Pipenv 维护者之一 队长别开枪，是我！ 目录 CONTENTS 为什么需要虚拟环境 为什么需要依赖管理 Pipenv 的简单使用 Python 包管理的未来 为什么需要虚拟环境 你是否遇到过这些问题： • virtualenvwrapper • pew • pyenv-venv • conda • direnv • ... pip ? + 我们为什么需要依赖管理 pip 是否已经足够使用？ 它的依赖管理有什么问题？ 碰到这些问题，该怎么办？ 依赖冲突 $ pip install celery django-celery $ pip install celery $ pip (piptools) • Poetry • 没了 可用工具 Pipenv 的简单使用 • 自动创建、管理虚拟环境，与项目绑定 • 依赖解析、锁定 • 新的requirements.txt规范，基于TOML格式 • 优美的命令行界面 Pipenv Demo Python 包管理的未来 Python 包管理的未来 PEP 517 – 与构建系统无关的配置文件格式 PEP 518 – 在指定Python构建依赖

大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 Java 应用与开发 Java 内存模型与分配机制 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 September 30, 2018 大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 学习目标 1. 理解 JVM 内存模型，掌握 JVM 内存构成 2 3. 了解 Java 内存管理，认识垃圾回收 4. 建立编程时高效利用内存、避免内存溢出的理念 大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 ���� Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 大纲 Java 内存模型 Java 程序内存运行分析 Java 内存管理建议 Java 虚拟机（Java Virtual Machine, JVM） ▶ Java 程序运行在 JVM 上，JVM 是程序与操作系统之间的桥梁。 ▶ JVM 实现了 Java 的平台无关性。 ▶ JVM 是内存分配的前提。 类装载子系统 Class文件 Class文件 Class文件

使用Python训练和部署低精度模型 （TensorFlow版） 张校捷 2019/9/21 目录 CONTENTS 低精度的概念和意义 TensorFlow的FP16模型 TensorRT的FP16/Int8模型 总结 1 低精度的概念和意义 实数的16-bit半精度浮点数和8-bit定点数表示 使用低精度的意义 深度学习模型中实数的表示 FP32: E8M23 FP16: ResNet-50-v1.5 3.3X speedup SSD-RN50-FPN-640 2.5X speedup FP16浮点数（E5M10）的表示范围 FP16模型的训练方法 Int8模型的推断过程 2 TensorFlow的FP16模型 实数的16-bit半精度浮点数和8-bit定点数表示 使用低精度的意义 TensorCores适用条件 1. 卷积：K（输入通道），C（输出通道） 2 2=1 TF_ENABLE_CUDNN_TENSOR_OP_MATH_FP32=1 TF_ENABLE_CUDNN_RNN_TENSOR_OP_MATH_FP32=1 TensorFlow手动转换模型 import tensorflow as tf import numpy as numpy input = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None

Python的NLP实战分享 如何实现合同风险预测模型？ GVA TECH Co., Ltd 藤井美娜 自我介绍 2% |# | self-introduction • Machine Learning Engineer / Data Scientist • GVA TECH的人工智能法律服务AI-CON的多语言系统 开发负责人 inazo18 藤井美娜 目录 CONTENTS CONTENTS 1. Python NLP 入门 2. 多语言NLP攻略 3.“合同风险预测模型”实战经验分享 4. 总结 5% |### | today’s topic 1 Python NLP 入门 简单介绍自然语言处理的流程和使用corpus的EDA方法。 8% |##### | section1 NLP基础 11% |######### | section1 收集语料 前处理 section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 各种OUTPUT 语义解析 NLP基础 22% |################## | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 各种OUTPUT 语义解析 有时候会把语义分析的结果做成 feature，放进机器学习模型里。 EDA NLP基础 25% |###################

Python的NLP实战分享 如何实现合同风险预测模型？ GVA TECH Co., Ltd 藤井美娜 自我介绍 2% |# | self-introduction • Machine Learning Engineer / Data Scientist • GVA TECH的人工智能法律服务AI-CON的多语言系统 开发负责人 inazo18 藤井美娜 目录 CONTENTS CONTENTS 1. Python NLP 入门 2. 多语言NLP攻略 3.“合同风险预测模型”实战经验分享 4. 总结 5% |### | today’s topic 1 Python NLP 入门 简单介绍自然语言处理的流程和使用corpus的EDA方法。 8% |##### | section1 NLP基础 11% |####### | section1 收集语料 前处理 分词 收集语料 前处理 分词 向量化 （Vectorization） 机器学习模型 各种OUTPUT 语义解析 NLP基础 19% |################ | section1 收集语料 前处理 分词 向量化 机器学习模型 语义解析 有时候会把语义分析的结果feature， 放进机器学习模型里。 各种OUTPUT EDA NLP基础 23% |###################

分为前半段和后半段，前半段主要介绍现代 C++ ，后半段主要介绍并行编程与优化。 1.课程安排与开发环境搭建： cmake 与 git 入门 2.现代 C++ 入门：常用 STL 容器， RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 们来点（相对）简单的作为饭后甜点吧！ C++98 ：令人头疼的内存管理 • 在没有智能指针的 C++ 中，我们只能手 动去 new 和 delete 指针。这非常容易出 错，一旦马虎的程序员忘记释放指针，就 会导致内存泄露等情况，更可能被黑客利 用空悬指针篡改系统内存从而盗取重要数 据等。 RAII 解决内存管理的问题： unique_ptr • 似曾相识的情形……是的，和我们刚刚提 放时。比如：指向窗口中上一次被点击的元素。 5. 初学者可以多用 shared_ptr 和 weak_ptr 的组合，更安全。 shared_ptr 管理的对象生命周期，取决于所有引用中，最长寿的那一个。 unique_ptr 管理的对象生命周期长度，取决于他所属的唯一一个引用的寿命 。 那是不是只要 shared_ptr 就行，不用 unique_ptr 了？ • 可以适当使用减轻初学者的压力，因为他的行为和