多场景开发实践 Best practices of TypeScript and Dev in Alibaba TypeScript 陈仲寅（花名：张挺） 就职于 阿⾥里里巴巴淘宝技术部 MidwayJS 团队 zhangting@taobao.com @czy88840616 https://github.com/czy88840616 @czy88840616 MidwayJS MidwayJS MidwayJS MidwayJS Midway Pandora.js Sandbox MidwayJS Midway MidwayJS ⾯面向未来的全栈开发框架 TS ⾯面向过去，接受历史 Review TS ⾯面向现在，解决问题 Solve TS ⾯面向未来，探索未知 Explore Node.js Ready ? TS 来看看数据 Node.js 如今集团总约 2019.5 2300+ 700+ 1600+ TS ~70% 5% BFF 使⽤用框架 接⼊入治理理 使⽤用 TS 72.9% 91% TS 来看看问题 TS 复杂度逐步增加 - 全栈应⽤用 成为中流砥柱 - 核⼼心应⽤用 ⾯面向外部⽤用户 - ⼤大流量量 TS 调⽤用 http 服务，没有调⽤用定义 提供 RPC 接⼝口时，需要写 JSDoc TS Node.js

函数计算在双11小程序场景中的应用 关注“阿里巴巴云原生”公众号 回复 1124 获取 PPT自我介绍 •吴天龙（花名: 木吴） •阿里云函数计算技术专家 •2013 年加入阿里云，参与分布式数据库， 对象存储等产品的开发。现任阿里云函数 计算架构师，聚焦于 Serverless 产品功 能和大规模资源伸缩调度、性能优化等系 统核心能力的研发。❖ 函数计算介绍 ❖ 双11小程序场景介绍 ❖ 技术挑战 技术挑战 ❖ Demo 目录函数计算-介绍 • 通用Serverless计算平 台 • 与云端事件源无缝集成 • 弹性伸缩，按量付费函数计算-介绍双11小程序场景介绍小程序场景的挑战 n 安全隔离 n 开发效率 n 大量的小程序是不活跃的 n 活动高峰期流量激增函数计算-冷启动优化 Download & Extract Code User Code Init Logic Execution

Kubernetes全栈容器技术剖析 陈弘 华为云PaaS解决方案架构师 3 华为云应用服务：让企业应用上云更简单，运行更高效 计算（ECS/BMS/ARM） 存储（EVS/OBS/SFS） 网络（VPC/EIP） 开源原生 商业增强：控制面HA、跨AZ高可用、滚动升级、裸金属容器 云容器引擎 CCE 微服务引擎 CSE 开源原生 企业级 中间件 分布式 缓存 DCS 分布式 消息 DMS 分布式 数据库 DDM 应用编排引擎 AOS App/PaaS/IaaS 资源一键式创建 应用运维 AOM 应用性能管理 APM 应用拓扑 调用链 SLA指标 日志关联分析 异常预警 故障回溯 软件开发服 务 DevCloud 云性能测试 CPTS PaaS IaaS 开发测试 统一编排 自动化部署、微服务注册发现与治理、中间件运行环境 自动化部署、微服务注册发现与治理、中间件运行环境 智能运维 开放网关APIG 应用 函数计算 FunctionStage FunctionGraph 4 什么是容器技术？ • 对比虚机的优势： • 通过共享操作系统内核，细粒度资源隔离。（降低资源成本） • 定义了环境无关的标准的交付、部署规范（提高交付效率） • 秒级快速启动和停止（适合敏捷扩缩容场景） • 一台ECS实例/物理机上可以运行多个容器。 •

浅谈全链路监控： 从应用到数据库到 Runtime 黄东旭, Co-founder & CTO, PingCAP 关于我 黄东旭，联合创始人 & CTO @ PingCAP 做分布式数据库的程序员 ● 现在能写代码的时间是奢侈品 TiDB 的亲爹之一兼首席客服和新功能的第一个用户 ● 冤有头债有主，SQL 慢了来找我。。。 偶尔玩玩音乐 ● 摇滚乐->实验音乐 Go 的粉丝！！！！ 今天的演讲内容来自我最近的一个真实经历。。。。 一个真实的故事 老板：怎么应用那么卡？ 前端开发：是不是你网络不行 老板：换了个网还是一样 前端开发：找到原因了，这个 REST API 卡了几秒返回 后端开发：这个 API 没啥逻辑，肯定是 TiDB 的问题 DBA：没有啊，我看数据库响应时间也就几 ms，肯定是你的应用写得? 后端开发：....（事后一看果然是） Logging / Tracing

闲⻥鱼 - 让你的闲置游起来 Flutter & Dart 全栈开发 三端⼀一体化编程的新⽅方式 闲⻥鱼 - 让你的闲置游起来 闲⻥鱼 - 让你的闲置游起来 陈新新 阿⾥里里巴巴 - 闲⻥鱼 • 腾讯、YY、阿⾥里里巴巴 • 20年年程序员 • 多端⼀一体化、⾳音视频通信、P2P⽹网络、区块链 • 多语⾔言 C/C++/Go/Java/Dart…… 闲⻥鱼 - 让你的闲置游起来 理解UI展示逻辑 闲⻥鱼 - 让你的闲置游起来 全链路路⽇日志 客户端和服务端⽇日志本地化，⽅方便便查询。 客户端和服务端⽇日志融合。 调试⼀一体化 前后端⼀一致的调试⽅方式。 闲⻥鱼 - 让你的闲置游起来 ⼀一体化开发的好处 开发灵活，扩展性好，降低沟通成本 协议三端⼀一致性，提⾼高性能和效率 ⼀一体化的开发环境，全链接⽇日志和调试 服务端更更专注领域服务的通⽤用性和性能

Context原理及其适用场景 随手记 李帅(飞雪无情) n 常见并发模式 n Context实现原理 n TLS VS Context n 典型适用场景 大纲 Channel Fan-in func fanIn(sum1, sum2 <-chan int) <-chan int { sum := make(chan int) go func() { for {sum <- <-sum1}

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

全栈⼯工程师之路 Node.js by 桑世⻰龙（i5ting） i5ting：⼀一个开源爱好者 StuQ明星讲师 空弦科技CTO Node.js布道者 Cnodejs管理员 ⺫⽬目录 • Part 1：为什么选择 Node.js？ • Part 2：Node.js快速开发实践 • Part 3：全栈展望 • Part 4: 如何全栈？ Part 1：为什么选择 gulp routes⽣生成路由说明 • 使⽤用log4js记录⽇日志 技术栈 base2(mirco kernel) mongoose bluebird res.api Part 3：全栈展望 前端开发4阶段 • html/css/js（基础） • jQuery、jQuery-ui，Extjs（曾经流⾏行） • Backbone（mvc），Angularjs、Vuejs（当前流⾏行） 使⽤用 Electron 加壳打包 亲，你看到未来了么？ 讲了node⼯工具，前端4阶段， hybrid，各种跨平台，⺫⽬目前就是为了 介绍Node全栈的各种可能，下⾯面讲 ⼀一下如何能做到Node全栈？ Part 4: 如何全栈？ 全栈核⼼心 • 后端不会的 UI（界⾯面相关） • 前端不会的 DB（业务相关） 从后端转 做后端的⼈人对数据库是⽐比较熟悉，⽆无论 MongoDB，还

ClickHouse在B站海量数据场景的落地实践 胡甫旺 哔哩哔哩OLAP平台 目录 vClickHouse在B站 v内核 v日志 v用户行为数据分析 vFuture Work vQ&A ClickHouse在B站 B站ClickHouse应用概况 v 近400个节点，30个集群 v ⽇均1.5+万亿条数据摄⼊ v ⽇均800+万次Select请求 v 应⽤场景包括（不限于）： Ø 概述 v 基于ClickHouse构建B站⽤户⾏为数据分析产品：北极星 v 行为数据分析平台主要以下功能模块： 事件分析 v 海量埋点事件数据，⽇增数据千亿级。 v ⽤户⾏为事件的多维度分析场景。 v 事件包含公共属性和私有属性，均可作过滤和聚合维度。 v 不同事件有不同的私有属性字段。 v 动态选择的过滤维度和聚合维度。 v 交互式分析延迟要求 (5秒内)。 路径分析 v 选定中⼼事件。 Future Work v ClickHouse集群容器化，提升物理集群资源使⽤率 v ClickHouse倒排索引调研与改造，提升⽇志检索性能 v 丰富ClickHouse编码类型，拓展zorder应⽤场景，提升圈选计算性能 v ClickHouse存算分离探索，降低集群扩容成本 Q&A

全连接神经网络实战 . pytorch 版 Dezeming Family Dezeming Copyright © 2021-10-02 Dezeming Family Copying prohibited All rights reserved. No part of this publication may be reproduced or transmitted in any 就讲什么。本书不可避免要 参考 [2] 的讲解方式，但我们对讲解顺序和内容，以及程序代码都做了大量的改进。说了那么多， 总之，我们的目标是写一个最好的最容易上手的 pytorch 入门教程——从全连接网络开始。 书中的示例代码在网站页面可以找到。每节末尾会提示“本节代码见 chapterX.py”。 20211006：完成本书第一版。 5 1. 准备章节 1.1 导入 pytorch 是标签的转换，分类中我们需要将标签表示为向量的形式，例如一共有三类，则表示为： [1 0 0] (1.2.1) [0 1 0] (1.2.2) [0 0 1] (1.2.3) Lambda 函数就是应用用户定义的 lambda 函数，首先使用 zeros 函数创建一个 10 维数组， 然后调用.scatter 函数为每个向量的第 label 个索引赋值为 1。 由于 pytorch 的网络训练