QCon上海2013:软件开发者的中年规划,大数据处理技术专题深度剧透,9折售票即将截止...

QCon上海2013技术大会将于11月1日开幕,大会聚焦软件开发、移动互联网终端整合及大数据处理技术等多个前沿领域。大会邀请了来自Google、Facebook、百度及京东等公司的技术专家进行主题演讲。

11月1日就是华东地区首届综合类技术大会,QCon全球软件开发大会(上海站)2013开幕的日子了。在长假来临之前,我们为大家再次奉上精彩内容预览。

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现在演讲内容已经几近确认完成并在大会官网:http://www.qconshanghai.com展示,InfoQ微博@InfoQ 也在不断播报大会亮点。

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需要注意的是现在大会正处在9折销售期,而10月10日之后大会门票将进入全价销售阶段。如欲报名报请速点击报名页面

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下面为大家介绍精彩的主题演讲和大数据专题的内容,以及大数据处理技术的深度剧透:

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主题演讲介绍:

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Google分布式系统与性能专家 Clive Saha《软件开发者的中年规划》

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Clive在康奈儿大学获得了计算机科学学士学位,之后他在康奈儿系统实验室取得电子与计算机工程硕士学位。在加入Google之前,他已在华尔街为风险管理分布式系统耕耘多年。在Google的8年,他继续深入世界上最大型的分布式系统——Web搜索,以及Google集群软件的Paxos实现。现在他在YouTube的巴黎团队,为提升视频体验而进行大规模机器学习系统的研究。

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这次主题演讲,Clive会以一位程序开发界的老前辈,将会为大家现身说法,分享“软件开发者的中年规划”这个有意思的话题:

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作为一名资深开发者,你享受编程的乐趣,并在过去的8~10年间在其中流连忘返。你希望此生专心做技术,不想背负管理的担子。但现状是,一家公司用来招聘你的薪水足以招聘两三个初级工程师了。我跟不同行业的很多程序员沟通过这个话题,那就是:如何不掉队,如何成为专家,如何不为找工作发愁,如何让老板觉得招聘到你就好像捡到宝了一样。

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Facebook资深前端工程师 Hedger Wang《互联网移动化碎片化终端整合的思考》

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Hedger Wang现任Facebook资深前端工程师。自2011年加入Facebook后两年间一直从事手机Web平台研究与系统核心开发的工作。最近的工作中心则转向于一线产品开发,专注于桌上型富用户端程序的开发。在加入Facebook以前,Hedger亦曾经分别在Yahoo! (2004 - 2008) 与Google (2008 - 2011) 担任前端工程师,对于不同的技术平台与产品开发,有累积相当的经验。

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这次的主题演讲,Hedger将会讨论现在移动互联网终端碎片化的问题:

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很明显地,互联网移动化的浪潮正势如破竹持续发展,而终端装置的多元化与碎片化的发展也愈加明显。当用户越来越习惯使用不同的终端去使用同样的产品时,用户对于产品经验的连续性与即时性也会有了更高的要求。对开发者来说,处理不同终端间的开发环境与限制的差异将会是巨大的挑战。如何让产品在跨越不同终端后仍能够让用户的使用经验尽量地无缝接轨,将会是我们要努力思考并追求克服的议题。而如何理解碎片化的终端,则至少需要做到以下三点:

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  • 注重能够提供弹性适配,渐进增强的服务器端Web解决方案\
  • 追求技术平台的一致性与产品使用经验的连续性\
  • 以谨慎乐观的的态度与耐心来看待前沿技术的发展与应用\

大数据处理技术专题内容介绍

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QCon上海2013是首度设置双大数据专题的QCon:“大数据处理技术”和“大数据应用“。这次为大家介绍的是大数据处理技术的内容。

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大数据的特征决定了不可能存在一种大数据系统或工具能够满足所有大数据应用的需求,难以出现像数据库系统“One Size Fits All”的情况。这也促成了大数据技术日新月异,百花齐放,例如海量数据的批处理,实时流计算,交互式查询分析,分布式内存,图计算框架等各种新的技术和工具迅速出现,Hadoop生态圈也更加完善,开源逐渐变为主流。大数据处理技术主题关注大数据处理和分析的最前沿技术和工具如Hadoop2.0 Yarn,Spark,GraphLab等,邀请最新开源系统的Committer和实战者分享新技术的创新思想和应用实战:

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百度 IDL首席科学家 张潼《大数据及深度机器学习介绍》

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张潼是百度 IDL首席科学家,在百度深度学习研究院(Baidu IDL)从事机器学习算法的研究和开发工作。是机器学习领域的知名学者, 具有多年的工业界产品研发经验和大学科研教学经验。在机器学习、数据挖掘、自然语言处理、优化算法,及统计学等领域发表多篇论文,曾担任国际上主要机器学习机构NIPS、ICML的Area Chair和COLT主席。

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近年来随着数据收集手段和能力的提升,我们可以获取的数据量急剧增加。这已经带来了一场大数据的变革,而由此也导致了许多新的商机。这场革命的核心技术就是高性能的大规模数据处理能力。作为大数据分析的主要工具,机器学习不仅在学术上受到日益重视,也在工业界被广泛应用。这些应用使得新的机器学习方法包括深度学习在近些年取得了许多令人振奋的成果。在这个背景下,张潼阐述一下机器学习在工业界的意义,在企业界取得的成果,以及展望。 他也会以互联网的一些问题来说明机器学习在大数据时代的一些技术要点和方向。

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京东商城个性化推荐组负责人 刘思喆《回归数据的本质-R语言在电商领域的应用》

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刘思喆现就职于京东商城网站智能和商业化部推荐团队,主要负责用户行为,商品特征建模等内容。8年来,一直追求为服务企业提供高效、完备的数据解决方案,尤其在统计分析、预测分析、数据可视化、机器学习、文本挖掘、社交网络等领域。刘思喆有10年R语言使用经验,R语言企业级应用的践行者,中国R语言会议、数据科学沙龙联合发起人,中国最大的统计社区-统计之都常务理事,06年至今一直担任R语言版版主。

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这次的专题分享,他会针对京东商城目前遍及全国超过6000万注册用户,近万家供应商,12大类数万个品牌百万种商品,日订单处理量超过50万单,网站日均PV超过1亿的实际情况,介绍在如此庞大、复杂的业务逻辑下,京东商城生产的海量的结构化和非结构化数据。京东商城网站智能和商业化团队通过对自身业务、数据的理解和摸索,逐步形成、搭建了一整套基于开源R语言的数据挖掘框架,在此框架下支撑业务部门及产品部门的数据需求,试图精准化匹配京东商城用户和商品,优化供应链流程、提高用户满意度和忠诚度。分享将从京东商城的复杂的数据环境讲起,介绍在以R语言和Hadoop为核心的数据挖掘的技术框架,并简要分享一些使用R语言线上应用的案例。

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除百度深度学习及京东R语言之外,专题还有阿里巴巴的Yarn分享以及来自Intel的Spark分享。敬请期待。

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更多精彩信息详请跳转至大会官网查阅。每年QCon大会门票都会在开幕前售罄,及早预定可提前确保席位,并享受更低折扣。如有更多需要咨询,请联系qcon@cn.infoq.com,或直接致电010-64738142。报名请点击报名页面

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另外全新升级打造的QCon技术训练营(原会前培训)已火热上线并开始报名。详情请查阅训练营页面。报名越早,优惠越多。

已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 常见问题解答 网页打开速度慢或者打不开网页? 受到多种因素的影响,对于非会员用户我们无法提供最优质的服务。 如果您希望得到最棒的体验,请至会员页面("右上角菜单 → 会员")根据说明操作。 请注意:受制于国际网络的诸多不确定性,我们无法对任何服务的可靠性做出任何保证。 如果出现了网络连接相关的问题,我们建议您先等待一段时间,之后再重试。 如果您在重试后发现问题仍然存在,请联系我们,并说明网络问题持续的时间。 图片下载后无法找到? 打开"右上角菜单 → 更多 → 修改下载路径",在弹出的对话框中可以看到当前图片的保存路径。 此外,由于网络因素,在保存图片之后,等待屏幕下方出现"已保存到..."后,才能在本地找到图片。 如何更改图片保存的目录? 请参见"右上角菜单 → 更多 → 修改下载路径"。 翻页不方便? 在点进某个图片后,通过在图片上向左或向右滑动,即可翻页查看下一个作品。 如何保存原图/导出动图? 长按图片/动图,在弹出的菜单中选择保存/导出即可。 输入账号密码后出现"进行人机身份验证"? 此为pixiv登陆时的验证码,请按照要求点击方框或图片。 在pxvr中注册pixiv账号后,收到验证邮件,无法访问邮件中的验证链接? 请复制邮件中的链接,打开pxvr中的"右上角菜单 → 输入地址"进行访问。 能否自动将页面内容翻译为汉语? 很抱歉,pxvr暂不提供语言翻译服务。 图片下载类型是否可以选择? 能否批量下载/批量管理下载? 已支持批量下载多图作品中的所有原图:找到一个多图作品,进入详情页面后,点击图片进入多图浏览模式,长按任意一张图片即可看到批量下载选项。 关于上述其他功能,我们...
考虑局部遮阴的光伏PSO-MPPT控制模型(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了基于Simulink仿真实现的考虑局部遮阴的光伏PSO-MPPT控制模型,旨在通过粒子群优化(PSO)算法解决光伏发电系统在局部阴影条件下最功率点跟踪(MPPT)的效率问题。文档不仅提供了该模型的技术实现方法,还列举了量相关的MATLAB/Simulink仿真资源,涵盖电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理等多个科研方向,适用于复现高水平期刊论文和开展创新性研究。文中强调科研需逻辑缜密、善于借力,并提倡结合实际仿真与理论分析以提升研究深度。 适合人群:具备一定电力电子、自动控制或新能源背景,熟悉MATLAB/Simulink环境,从事光伏系统优化、智能算法应用或相关领域研究的研发人员及硕博研究生。 使用场景及目标:①研究局部遮阴下光伏系统MPPT控制策略的性能提升;②利用PSO等智能优化算法解决非线性、多峰值优化问题;③复现SCI/EI级别论文中的MPPT控制模型;④开展光伏系统建模与仿真教学或项目开发。 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与模型文件,按照目录顺序逐步学习,重点理解PSO算法在MPPT中的应用机制,并通过修改参数、对比实验等方式深入掌握仿真细节,提升工程实践与科研创新能力。
内容概要:本文档是美国国家标准与技术研究院(NIST)发布的特殊出版物800-38B,题为《分组密码运行模式建议:用于认证的CMAC模式》。该文档详细规范了一种基于对称密钥分组密码的消息认证码(MAC)算法——CMAC(Cipher-based Message Authentication Code)。CMAC用于确保数据的真实性与完整性,适用于需要高安全性的信息系统。文档介绍了CMAC的工作机制,包括子密钥生成、MAC生成与验证的具体步骤,并提供了相关的数学符号、定义和操作说明。此外,还讨论了MAC长度选择、密钥使用范围、重放攻击防护等安全性相关议题,并给出了实际应用中的参数建议和限制条件。 适合人群:从事信息安全、密码学研究或系统开发的专业技术人员,尤其是涉及加密模块设计、合规性评估或联邦信息系统安全实施的工程师和研究人员。 使用场景及目标:①为实现符合NIST标准的认证机制提供权威指导;②支持密码模块验证计划(CMVP)下的合规性测试;③帮助开发者正确实现CMAC算法并合理配置MAC长度与密钥使用上限,以抵御猜测攻击和碰撞攻击。 阅读建议:此文档属于技术规范类文件,应结合FIPS 197(AES)、SP 800-67等配套标准一同参考,重点关注第6节算法流程及附录中的安全参数建议,在实际部署时需严格遵循文中“shall”规定的强制性要求。
内容概要:本文系统阐述了基于流水线技术的像素性能优化方法,重点分析图形渲染中光栅化与像素阶段的性能瓶颈,揭示流水线通过“任务拆分-并行执行”提升GPU利用率的机制,并详细探讨了像素着色器阻塞、过度绘制、带宽瓶颈和几何阶段阻塞等常见问题及其优化策略。文章对比了传统API(如OpenGL、DirectX 11)与现代API(如Vulkan、Metal、DirectX 12)在流水线控制上的差异,强调现代API通过显式控制带来的优化优势,并提供了涵盖着色器简化、LOD技术、纹理压缩、延迟渲染和批量绘制等可落地的实战优化清单。此外,报告还前瞻性地探讨了流水线优化与AI智能体渲染在骨骼动画LOD、实例化渲染和AI遮挡剔除等方面的融合应用。; 适合人群:从事图形渲染、游戏开发、VR/AR开发及相关领域的技术人员,具备一定GPU编程和图形学基础的中高级研发人员; 使用场景及目标:①深入理解像素渲染流水线各阶段的工作机制及性能瓶颈;②掌握针对不同图形API的流水线优化策略,提升渲染效率;③在AI驱动的智能体渲染等复杂场景中实现高性能图形输出; 阅读建议:建议结合实际渲染项目对照文中优化策略进行验证,特别是在使用现代图形API时,应重点关注流水线对象管理、内存同步与批量提交等高级特性,同时关注AI与渲染流水线协同优化的前沿发展方向。
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