Python-Odoo 信息化平台框架 KC (YIUKEI CHOI) 目录 CONTENTS Odoo的发展及应用 基于Python-Odoo技术优势 基于Python-Odoo应用优势 Odoo平台信息化建设案例 Odoo的发展及应用 Odoo的发展 “Our mission is to help companies grow. We want to unleash companies’ 共享互通-多币种 多币种，同步最新汇率 个性化开发平台-Odoo Studio  图形化可视操作  简单的鼠标拖拽即可实现 功能的开发和定义  不受产品升级的影响，自 动 升级到新版本 物联网接入 智能机床 智能仪表 视频监控 蓝牙设备 POS 机器人 Odoo 国内外平台接口-第三方应用 Odoo全球应用 Odoo平台信息化建设案例 Odoo官方-法国Toyota案例 Odoo官方-法国Toyota案例 欧度科技-消防总队管理数字化平台 THANK YOU kc@wisdoo.com.cn 13128810412

Python C拓展在各平台的打包 与发布 赵丰 GitHub ID: zhaofeng-shu33 在 Windows 平台上：没有找到编译器； 在 Unix 平台上： 无法解决软件依赖。 假如 numpy 官方的源只包含一堆 .c 文件 现在你要 pip install numpy 结果将是 1 为什么需要C拓展包 2 如何在不同的平台打包并发布 编写 setup.py 处理不同平台的差异 3 C拓展打包的注意事项 • 在 Linux 系统上打包无法上传到 pypi.org，只能用官方提供的 CentOS 6.10 Docker 打包 • C拓展包如果依赖额外的动态库需要一起打包进去并且在包导入的时候动 态添加PATH • 每一个Python版本打包的C拓展包相互独立，py37不能安装py36打包的 二进制包 • 在Windows平台上需要预装

Python 语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 Ø Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 Ø Python 的应用： 人工智能、数据分析等 Ø Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴 等 Ø 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 算法硬件加速？ Ø 之前基于python开发的工程师很少接触嵌入式环境， 接触硬件 Ø 本次题目的主要内容 Ø 工具支持python 的主要应用领域 Python 工程师关心的问题 3 Python 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈？ Ø 传统的计算平台：基于通用处理器的架构，Intel x86 Ø 新的嵌入式计算平台：MCU，DSP，FPGA，GPU、ASSP等 Ø 嵌入式计算： Ø 嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠 性、 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 Ø 嵌入式系统促使计算机的形态和性能更加小型化,多功能,低功耗. Ø 加速计算： Ø 如何提高计算效率，提高计算性能 Ø 加速计算框架的考虑 Ø 加速计算平台的考虑 Ø FPGA 是如何作为加速平台的？在边缘和云端 Python 与嵌入式计算 4 Ø FPGA（Field Programmable Gate Array）是在PAL、GAL等可编程器件的基础上进一步发展的

Python 语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 ➢ Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 ➢ Python 的应用： 人工智能、数据分析等 ➢ Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴等 ➢ 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 算法硬件加速？ ➢ 之前基于python开发的工程师很少接触嵌入式环境， 接触硬件 ➢ 本次题目的主要内容 ➢ Python 工具支持python 的主要应用领域 Python 工程师关心的问题 3 Python 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈？ ➢ 传统的计算平台：基于通用处理器的架构，Intel x86 ➢ 新的嵌入式计算平台：MCU，DSP，FPGA，GPU、ASSP等 ➢ 嵌入式计算： ➢ 嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠 性、 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 ➢ 嵌入式系统促使计算机的形态和性能更加小型化,多功能,低功耗. ➢ 加速计算： ➢ 如何提高计算效率，提高计算性能 ➢ 加速计算框架的考虑 ➢ 加速计算平台的考虑 ➢ FPGA 是如何作为加速平台的？在边缘和云端 Python 与嵌入式计算 4 ➢ FPGA（Field Programmable Gate Array）是在PAL、GAL等可编程器件的基础上进一步发展的

Python 语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 Ø Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 Ø Python 的应用： 人工智能、数据分析等 Ø Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴等 Ø 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 算法硬件加速？ Ø 之前基于python开发的工程师很少接触嵌入式环境， 接触硬件 Ø 本次题目的主要内容 Ø Python 工具支持python 的主要应用领域 Python 工程师关心的问题 3 Python 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈？ Ø 传统的计算平台：基于通用处理器的架构，Intel x86 Ø 新的嵌入式计算平台：MCU，DSP，FPGA，GPU、ASSP等 Ø 嵌入式计算： Ø 嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠 性、 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 Ø 嵌入式系统促使计算机的形态和性能更加小型化,多功能,低功耗. Ø 加速计算： Ø 如何提高计算效率，提高计算性能 Ø 加速计算框架的考虑 Ø 加速计算平台的考虑 Ø FPGA 是如何作为加速平台的？在边缘和云端 Python 与嵌入式计算 4 Ø FPGA（Field Programmable Gate Array）是在PAL、GAL等可编程器件的基础上进一步发展的

支持各种数据格式的请求和响应处理，包括 JSON、 XML、HTML 等。 API 文档生成：DRF 自带的 Browsable API 功能可以生成易于阅读和理解的 API 文档， 方便开发人员和团队的协作。 6 《51 测试天地》七十四 www.51testing.com 4、npm 介绍 在前端环境中，npm 是非常重要的工具，它主要用于管理和安装前端项目的依赖、 构建工具和其他相关资源。以下是 适用于 AppCode、GoLand、IntelliJ、PyCharm、PhpStorm、 Rider、RubyMine 和 WebStorm，具有很好的兼容性。所有，它能满足绝大部分开发人员 的平台需求。 以 IntelliJ 为例，简要说明安装方法。 点击 file>settings>plugins，搜索“Bito”,安装即可。十分简单、方便，不是？！ ·使用方法 Bito 支持代码 全满足要 求。希望阅读的你能够给一个好模板。 总结 整体来说，Bito AI 是一款非常优秀的 AI 编码助手，可以兼容 AppCode、GoLand、 IntelliJ、PyCharm 等平台，响应速度也非常好。最关键的是，它免费！免费！免费！（重 要的事情说三遍） 工欲善其事，必先利其器。好的工具能够提升我们的工作效率，让我们能够专注上 层设计。仔细想想，AI 的出现不就是为了帮助我们改善工作方式和提高效率吗？只有好

CONTENTS 关于AIOps ⼯工程难点 开源⽅方案与Python作⽤用 1 关于AIOps 根据Gartner的报告，AIOps将在未来5-10年年落地开花，并集中统⼀一 各种Ops平台 IT运维的⽬目标/KPI 1 2 3 IT运维的挑战 • 复杂度越来越⾼高： • 架构演变：SaaS、多云、容器器、微服务等 • 数据孤岛越来越多：⼤大数据的3V（容量量、变化、种类） ⼤大数据 机器器学习 分析 Garner：AIOps对IT运维的改进 ⼤大数据促进平台融合 • 采集各种数据（以下各种⻆角⾊色都关⼼心）： • IT运维⼈人员、开发⼈人员、数据⼯工程师、 • 安全运维、合规审计⼈人员、商务分析师 • Garner预测未来5年年： • AIOps会从功能演变成平台并落地 • 到2022年年，40%企业会使⽤用AIOps 机器器学习促进ITOps的主要⽅方式 修剪⽹网络并提供有效问题的关系链接。 规范性建议 对问题进⾏行行分类，并基于过去⽅方案提供有效建议。 拓拓扑 提供拓拓扑能⼒力力强化上下⽂文与前述的准确度 算法落地的直接挑战 • 数据不不全，质量量⽋欠佳 • 团队缺少懂的⼈人 • ⼯工具不不好⽤用 • ⼯工程化不不易易 算法落地的趋势 • ⾼高薪机会让更更多⼈人⼈人员会进去这个领域 • 框架使得学习⻔门槛降低：不不需要博⼠士就能做 • 公司培训与⼈人员参与促进发展

算力优化 主讲人： 朱宏林 – 阿里云程序语言与编译器团队 简介 • 当今开发者们大量使用 Python 语言编写的 AI 程序。过去这些程序总跑在 GPU 或者 x86 架构的 CPU 上。然而综合考虑到功耗、成本、性能等因素，云厂商们开始建设 ARM 架构的服务平台，如 何整合 Python + AI 的相关软件并使其在该平台上发挥最高的性能成为了工程师们关注的焦点。 • 矩阵乘法是深度学习计算的重要组成部分，我们利用 提升明显。目前，该成果已经被集成进 OpenBLAS 和 PyTorch 中。 • 本次演讲，将向大家介绍我们在倚天 710 ARM 芯片上开展的 Python + AI 优化工作，以及在 ARM 云平台上部署 Python + AI 任务的最佳实践。 深度学习 • 广泛使用的深度学习框架 • TensorFlow、PyTorch • 结合硬件（ARM 服务端芯片） • 倚天 710 • AMX 和 SME 实例 V0 V1 ✕ ✕ ✕ ✕ V2 BF16 数据类型 • BF16（Brain Floating Point，bfloat16） • Google Brain 团队 • float32、float16、bfloat16（FP32、FP16、BF16） • 特点 • 表示范围和 FP32 一致 • 转换便利 • 节省存储空间 • 硬件指令支持 ARMv8

容和价格怎么办？ u 课程看着不错，能直接帮忙预约一次 体验课？ u 想给爸妈买点红酒，该怎么挑？怎么 给爸妈讲解红酒的喝法？红酒要怎么 保存？ p 营销场景机器人 p 特性： ü 商务团队好帮手，多平台多渠道获客 ü 回答标准且及时，第一时间有效引导 ü 有效减少人力投入，提升线索收集数量 各个击破－业务 u 准备出国旅游，不会上网怎么办？需 要提前准备什么？国外充电插座和国 内是一样的吗？ u 30块的流量包是多少G？ u 办理海淀区高新技术企业需要准备哪 些材料？ p 客服场景机器人 p 特性： ü 永远积极向上，比传统客服更”善解人意” ü 回答标准且及时，永不打烊 ü 支持多平台，支持语音、文字、图片等多种形式 ü 有效减少人力投入，有效提升应答准确率 各个击破－业务 u 公司需要打卡吗？公司的文化是什么？ 年假多少天？ u 打车发票要怎么报销？ u 物业一年物业费多少钱？能帮忙换水 而言较适用业务程序开发 Ø GO：语法简单，支持面向对象、函数、接口编 程，开发速度媲美Python • 平台迁移性 Ø C++：受环境和编译器影响较大 Ø Python：安装简单，服务器ubuntu、centos等都 默认兼容 Ø Java：跨平台可用 Ø GO：支持交叉编译，可在不同平台直接运行 • 运行速度 Ø C++：最快 Ø Python：最慢，但是可以通过外调 C/C++/Java分担慢速计算的压力

户、或者就是你自己——而你大概不 会乐意去废半天劲创建一个只有内容管理功能的后台管理界面。 创建 Django 应用的典型流程是：先建立数据模型，然后搭建管理站点，尽可能快的跑起来。那样 你的团队（或者客户）就可以向网站里填充数据了。后面我们会谈到如何展示这些数据。 简洁优雅的 URL 规划对于一个高质量 Web 应用来说至关重要。Django 推崇优美的 URL 设计， 所以不要把诸如 SQLite，所以你暂时不需要配置 数据库。 可以从 Python 官网或者系统的包管理工具获取到最新版的 Python。 Jython 上的 Django 如果你使用的是 Jython（一种 Java 平台的 Python 实现），你需要做一些额外的步骤。查看在 Jython 上运行 Django 获 取详细信息。 你可以在终端下输入命令 python 来验证是否已经安装 Python；你应该看到下面的信息： 文档可以获取关于数据库关系的更多内容。想知道关于双下 划线的更多用法，参见 Field Lookup 文档。数据库 API 的所有细节可以在 数据库 API 参考 文档中找到。 设计哲学 为你的团队和客户创建一个用于添加、修改和删除网站内容的管理页面是一项乏味的工作，而且不需要太多的创造力。因为这些原 因，Django 提供完全自动地为模型创建管理接口的功能。 Django 产生于一个公众