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 Pants 2 https://www.pantsbuild.org 面向任意规模代码仓库的高性能、可扩展、用户友好的构建系统。 由 主要实现 用 定义构建 对 支持最好 Pants 1 诞生于推特 Pants 2 涅槃重生 由Toolchain赞助 人生苦短，我用Python 用户 JupyterLab 《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 模版工程 https://github.com/da-tubi/jupyterlab-best-practice 企业项目：多个子项目的Python代码仓库 模版工程 https://github.com/da-tubi/pant 智能依赖 • 新建子项目简单 • 开发环境和生产环境一致 • 本地缓存（SaaS支持：远程缓存） • 只要没有import，就会智能排除 业余项目：如何分发用Python实现的插件 示例工程 https://github.com/texmacs/plugins-in-python JAR • Executable • Assembly PEX • Executable • Assembly

深度学习实践 from Tensorflow to AI-Hub 王顺 – Google Cloud 目录 CONTENTS 从零开始 初步修改 业务升级 实践指南 1 从hello world开始 以深度学习的第一个案例MNIST为例 学习Tensorflow框架的使用及代码编写风格 理解TF Mac CPU运行结果 GPU运行结果 TPU运行结果 TPU的创建和使用 validation outcome ● Push destinations supported today ○ Filesystem ○ TF Serving model server 4 实践指南 实践经验小结 单击此处添加标题 1. Data 2. Tensorboard 3. Fine tune 4. checkpoint ExampleGen StatisticsGen SchemaGen 5. Pipeline Kubeflow Runtime Airflow Runtime 6. 协作 Takeaways • 在不同设备上执行训练 • 基于AI产品的全流程 • 深度学习实践： • 质量 • 效率 • 专注 • 稳定 • 参与和行动！！！ THANK YOU 希望对大家有所帮助和启发

数字货币交易系统 Python实践 代少飞 目录 CONTENTS 常见问题 数据库锁问题 任务调度框架 监控 单击此处添加标题 1 常见问题  队列数据丢失  队列挂掉  负数资产  冲钱一次，转两倍资产 用户资产 用户发现自己资产为负数 负数资产 充一次转双倍 队列数据丢失 队列挂掉 RabbitMQ 撮合或者清算队列数据丢失 订单摆上去，能交易

Python in Azure Functions 基于Python的Azure Functions实践 赵健 - Microsoft 目录 CONTENTS Python 在 Azure 中无处不在 粘合剂 – Azure Functions Azure Functions 实践 Python 在 Azure 中无处不在 IEEE Spectrum’s sixth annual interactive

Python 启动加速 探索及实践 主讲人： 严懿宸 – 阿里云 严懿宸 曾于 Oracle Labs 参与 GraalVM 开发 毕业后加入阿里云 – 编译器 目前负责 Python / Node.js 的 Runtime 优化 Content • Python 启动速度简析 • PyCDS 设计与实现 • 更多讨论 Python startup time Python startup

Python Profiling 原理深入探索与实践 主讲人： 羿莉（萧羿） – 阿里云SLS Python Profiling 大纲 l背景概述 lPython Profiling的场景与技术原理 Ø场景：即时 vs 持续 Ø技术原理 确定剖析 vs 采样剖析 函数粒度vs 行粒度 物理时间vs CPU 时间 技术全景概览 技术细节探索 lPython Profiling的工具链和解决方案 cProfile、Profile、Pyinstrument、line-profiler，py-spy ØMemory : memory-profiler、memray Ø新兴Continuous 方案：Pyroscrope l实践 & 展示 背景概述 • 什么是Profiling？ • 定义： Profiling是一种以收集程序运行时信息为手段研究动态的程序行 为的分析方法。其分析对象是程序的空间或时间复杂度、特定指令的使用

使用VS Code进行Python开发 的最佳实践 杭州美登科技 杜逸先 目录 CONTENTS 什么是VS Code VS Code与Python 最佳实践 提问时间 什么是VS Code 什么是VS Code 什么是VS Code 什么是VS Code 1. 开源+跨平台 2. 轻量级+丰富的插件生态 3. 开箱即用+高度自定义（颜色主题、按键绑定、版本控制工具等） Code与Python——Jupyter Notebook VS Code与Python——Jupyter Notebook 最佳实践 最佳实践 最佳实践——项目管理 最佳实践——Git 增强（Git Graph） 最佳实践——Git 增强(Git Lens) 最佳实践——协作开发(VS Live Share) 最佳实践——远程开发(Remote Development) 提问时间 THANK YOU 二维码

当Python遇上FPGA PYNQ开源项目的实践与体会 陆佳华 joshual@Xilinx.com 目录 CONTENTS FPGA 35th Computer Architecture Golden Age PYNQ Open Source Framework How Python helps, really a lot.. FPGA 35th National Inventors

二、搭建流程 2.1 后端搭建流程 安装相关包->创建工程->后端依赖（pipenv）创建虚拟环境->后端服务配置启动->后 端创建子应用->后端 Rest Framework->数据库配置 简要说明： 安装相关包：在开始之前，首先需要安装 Python 和 pip，然后安装 Django 等相关包， 可以使用 pip 命令来安装。 创建工程：使用 Django 的命令行工具创建 Django Django 项目的数据库连接，通常使用 MySQL 作为后端数据库， 可以在 settings.py 中进行配置。 2.2 前端搭建流程 创建工程（模板）->前端依赖（npm install ）->前端服务配置启动 简要说明： 创建工程（模板）：可以使用 Vue 脚手架工具或其他模板工具来创建 Vue 项目的初始 结构。 前端依赖（npm install）：在项目目录下执行 npm 返回响应数据给前端。 前端接收到后端返回的数据，并根据数据更新页面展示，实现与用户的交互。 ·后端搭建流程 安装相关包->创建工程->后端依赖（pipenv）创建虚拟环境->后端服务配置启动->后 端创建子应用->后端 Rest Framework->数据库配置 ·前端搭建流程 创建工程（模板）->前端依赖（npm install ）->前端服务配置启动 ·关键技术 ---Pipenv：是 Python

Python 与 Visual Studio Code 在 人工智能应用中的最佳 Azure 实践 韩骏@formulahendry 自我介绍 • 微软研发工程师 @ Visual Studio China • IoT • VS Code • VS Code 代码贡献者 • 多款 VS Code 插件作者 • “玩转VS Code”知乎专栏 & 微信公众号作者 https://zhuanlan