QCon北京2012议程更新:Facebook移动开发、高弹性架构、搜索引擎设计、看板、Scala等...

QCon北京2012大会邀请了多位技术专家分享最新进展,包括Facebook的移动开发策略、58同城的高弹性架构设计、去哪儿网的垂直搜索引擎QSearch等。此外还涉及Kanban应用、登录系统设计、Go语言介绍等内容。

QCon北京2012大会目前议程基本更新完毕,新增来自Facebook前端工程师Hedger、58同城架构总监刘晓飞、去哪儿资深架构师朱翔、汤森路透过程改进经理陈斌、七牛技术创始人许式伟、百度前端资深工程师吴多益等多位技术专家的课程。3月31日前报名9折优惠,单张通票立省420元,团购享有更多优惠。

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Hedger Wang是Facebook的前端工程师,曾在美国Yahoo!以及Google担任前端开发的相关工作,也曾到国内参加D2前端技术论坛会议并演讲。这次在QCon的“HTML5和JavaScript”专题中,他会分享Facebook在移动设备上的开发策略:

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在2012年,Facebook的公开注册用户量已经超过8亿,其中每月平均有超过4.5亿的用户,会使用移动设备来使用Facebook的服务。更具体地说,Facebook的移动网络用户量已经超越了桌面浏览器用户量,这样的趋势在未来几年,将会继续发展下去。

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目前Facebook针对其海量的移动设备用户群,客观上必须以相对有限的开发与服务资源,尽可能地针对不同的客户端,无论是低级的WAP手机,还是高端的智能型手机,广泛地提供不同的服务内容并进行不同层面的优化。本次演讲将和大家分享Facebook在这方面的实践经验,探讨前端的开发策略与解决方案,所面临的挑战与未来可能的技术发展方向。

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58同城是2011年崛起的互联网网站之一,目前其日访问量近3亿,发帖量近200万。这些变化也使得其个系统的负载能力急剧上升,为了使系统高可用他们开始不得不以每天的访问最高峰来部署服务,但是显然这也造成访问量低时的资源浪费。在58同城架构总监刘晓飞的“互联网的高弹性架构设计分享”中,会提到58同城是如何应对这些问题的:

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本次演讲主要分享基于Linux网络内核框架Netfilter的一种实现服务的动态管理与资源共享的系统架构设计。整个集群对外只有一个VIP,调用者只需要指定VIP和具体服务的标识就可以实现服务的调用,而服务的具体实例的情况对用户来说是透明的,集群会根据访问情况和每个资源服务器的资源使用情况来动态的调整各个服务的部署情况,使服务能够在高访问量时自动申请资源增加服务实例,在低访问量时自动的回收服务实例释放资源,从提高资源的利用率,服务的高弹性和可用性。

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去哪儿网作为目前国内最大的旅游类垂直搜索网站,面对海量的数据,如何实现分钟级快速更新?面对行行色色的业务线,纷繁芜杂的搜索逻辑,如何做到排序逻辑的可定制,可插拔?针对这些问题,去哪儿设计了自己的垂直搜索引擎,其资深架构师朱翔将做题为“去哪儿搜索引擎QSearch设计与实现”的分享:

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本次演讲主要介绍的是QSearch的具体设计和应用场景,并分别解答以下几个问题:QSearch与开源垂直软件Lucene的区别;具体业务的实现技巧。以及QSearch的具体设计:如何通过Partial Update来实现文档动态信息的快速更新;如何使用列存储来加快引擎的Group速度;如何通过多阶段排序来实现自定义的排序等等。通过QSearch这款与与众不同的搜索引擎介绍,让同学们能更深入地了解如何搭建一款高效、相关性高的垂直搜索产品,了解搜索相关的技术点,同时知道主流开源搜索引擎在某些领域存在的不足。

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其他近期确认的演讲主题包括,汤森路透研发中心过程改进经理陈斌的“Kanban在汤森路透的应用实践”,盛大创新院高级研究员庄表伟的“开放平台时代的登录系统设计”,原金山技术总监、现七牛技术公司创始人许式伟的“Go,互联网时代的C语言”,腾讯搜索大项目经理马明的“Qzone社区搜索架构的优化历程”,以及百度Web前端资深工程师吴多益的“JavaScript引擎中的性能优化”等。

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目前QCon北京2012大会正常售票中,3月31日前报名依然可以享受9折优惠,单张通票节省420元。5人以上团购(含5人)在9折优惠的基础上还可享受更多优惠,会议前后为期两天的CSPO培训、Scrum培训、持续集成培训,以及一天的领域驱动设计培训等目前也有少数名额,欢迎有需要的朋友积极报名参与,现在报名亦可享受折扣优惠。

源码来自:https://pan.quark.cn/s/7a757c0c80ca 《在Neovim中运用Lua的详尽教程》在当代文本编辑器领域,Neovim凭借其卓越的性能、可扩展性以及高度可定制的特点,赢得了程序开发者的广泛青睐。 其中,Lua语言的融入更是为Neovim注入了强大的活力。 本指南将深入剖析如何在Neovim中高效地运用Lua进行配置和插件开发,助你充分发挥这一先进功能的潜力。 一、Lua为何成为Neovim的优选方案经典的Vim脚本语言(Vimscript)虽然功能完备,但其语法结构与现代化编程语言相比显得较为复杂。 与此形成对比的是,Lua是一种精简、轻量且性能卓越的脚本语言,具备易于掌握、易于集成的特点。 因此,Neovim选择Lua作为其核心扩展语言,使得配置和插件开发过程变得更加直观和便捷。 二、安装与设置在Neovim中启用Lua支持通常十分简便,因为Lua是Neovim的固有组件。 然而,为了获得最佳体验,我们建议升级至Neovim的最新版本。 可以通过`vim-plug`或`dein.vim`等包管理工具来安装和管理Lua插件。 三、Lua基础在着手编写Neovim的Lua配置之前,需要对Lua语言的基础语法有所掌握。 Lua支持变量、函数、控制流、表(类似于数组和键值对映射)等核心概念。 它的语法设计简洁明了,便于理解和应用。 例如,定义一个变量并赋值:```lualocal myVariable = "Hello, Neovim!"```四、Lua在Neovim中的实际应用1. 配置文件:Neovim的初始化文件`.vimrc`能够完全采用Lua语言编写,只需在文件首部声明`set runtimepath^=~/.config/nvim ini...
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不使用机械式位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估算与控制。文中结合STM32 F4高性能微控制器平台,采用如滑模观测器(SMO)、扩展卡尔曼滤波(EKF)或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的实时估算,进而完成磁场定向控制(FOC)。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、仿真验证(可能使用Simulink)以及在嵌入式平台上的代码实现与实验测试,旨在提高电机驱动系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电机控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师;熟悉C语言和MATLAB/Simulink工具者更佳。; 使用场景及目标:①为永磁同步电机驱动系统在高端制造、新能源汽车、家用电器等领域提供无位置传感器解决方案的设计参考;②指导开发者在STM32平台上实现高性能FOC控制算法,掌握位置观测器的设计与调试方法;③推动电机控制技术向低成本、高可靠方向发展。; 其他说明:该研究强调理论与实践结合,不仅包含算法仿真,还涉及实际硬件平台的部署与测试,建议读者在学习过程中配合使用STM32开发板和PMSM电机进行实操验证,以深入理解控制策略的动态响应与鲁棒性问题。
先看效果: https://pan.quark.cn/s/21391ce66e01 企业级办公自动化系统,一般被称为OA(Office Automation)系统,是企业数字化进程中的关键构成部分,旨在增强组织内部的工作效能与协同水平。 本资源提供的企业级办公自动化系统包含了详尽的C#源代码,涉及多个技术领域,对于软件开发者而言是一份极具价值的参考资料。 接下来将具体介绍OA系统的核心特性、关键技术以及在实践操作中可能涉及的技术要点。 1. **系统构造** - **三层构造**:大型OA系统普遍采用典型的三层构造,包含表现层、业务逻辑层和数据访问层。 这种构造能够有效分离用户交互界面、业务处理过程和数据存储功能,从而提升系统的可维护性与可扩展性。 2. **C#编程语言** - **C#核心**:作为开发语言,C#具备丰富的类库和语法功能,支持面向对象编程,适用于开发复杂的企业级应用。 - **.NET Framework**:C#在.NET Framework环境中运行,该框架提供了大量的类库与服务,例如ASP.NET用于Web开发,Windows Forms用于桌面应用。 3. **控件应用** - **WinForms**或**WPF**:在客户端,可能会使用WinForms或WPF来设计用户界面,这两者提供了丰富的控件和可视化设计工具。 - **ASP.NET Web Forms/MVC**:对于Web应用,可能会使用ASP.NET的Web Forms或MVC模式来构建交互式页面。 4. **数据库操作** - **SQL Server**:大型OA系统通常采用关系型数据库管理系统,如SQL Server,用于存储和处理大量数据。 - **ORM框架**:如Ent...
下载前必看:https://pan.quark.cn/s/ac7b3acb6cfd 《模拟人才招聘选拔群体决策支持系统》是一款为人力资源部门量身打造的高级软件应用,它融合了人工智能技术、大数据分析方法以及多方位评估手段,致力于改善招聘流程,增强人才选择的精准度与工作效率。 该系统通过构建逼真的人才招聘情境,引导决策者在繁杂的信息体系中做出更为理性的判断。 在人才选拔阶段,系统借助大数据分析手段对海量的个人简历进行有效甄别,迅速锁定与岗位特征相符的应聘者。 其能够依据事先定义的职位规范,自动对接应聘者的学历层次、职业履历、能力专长等资料,显著降低了人工审查的时间投入。 与此同时,该系统拥有智能评估模块,能够对候选人的个性特征、发展潜能及团队协作素养等非量化指标进行数值化衡量。 经由心理测试、网络面试等途径获取的数据,将运用机器学习模型展开深度解析,从而构建详尽的应聘者能力剖析报告,助力招聘人员全面把握候选人的综合条件。 再者,模拟人才招聘选拔群体决策支持系统支持多方用户协同运作。 在集体决策场景下,各位评审专家可独立对候选人作出评价,系统将汇总所有评审意见,转化为群体抉择的参考蓝本。 此类集体决策架构有助于削减个体主观倾向,提升决策的公平性与可靠性。 系统还配备了卓越的数据报表系统,能够输出多样化的招聘数据统计,例如求职者数量、面试合格率、新员工维系比率等,为企业实时呈现人力资源现状,有利于管理层制定更为得当的招募方针。 在实践操作层面,模拟人才招聘选拔群体决策支持系统不仅有助于提升招聘效能,压缩招聘开销,更能协助企业发掘潜在的高素质人才,为机构的长远进步注入动力。 然而,在运用此类系统时亦需关注应聘者隐私权保护,确保信息安全性,并融合人工评判,防止技术过度依赖,维持人性化招聘的基本...
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