演讲摘要：

抖音电商自成立以来历经几次大促活动锤炼， 形成了一套完善的大促产品化方法论和产研流程重保体系。

演讲提纲：

1. 抖音电商大促活动体系

（1）为什么做大促

（2）抖音电商大促体系

2. 重保流程

（1）大促流程和挑战

（2）稳定性

- 全链路压测

- 容灾

（3）大促互动化

（4）个性化数据投放

3. 大促产品化

（1）概述

（2）招选搭投一体化

（3）招商平台

（4）选品中台

（5）搭建平台

（6）投放

4. 未来展望

观众收益：

1. 了解抖音电商发展阶段

2. 了解抖音电商大促体系及背后的技术支持点

3. 大促的未来和核心问题讨论

演讲摘要：

突发峰值流量应对一直是微博热搜甚至微博全站要解决的重大课题。微博热搜榜作为现在热点事件传播以及群众吃瓜的主流阵地，除了应对日常高流量压力之外，还要应对各种突发性事件带来的爆炸性流量挑战。热点事件来临没有规律和征兆可言，并且谁也无法预料会突发多大流量，在成本压力下也没法日常让系统容量冗余很多，因此挑战重重。 微博热搜在这几年的峰值应对建设中沉淀了大量技术经验，形成了一套行之有效的保障方法论，希望和大家一起探讨。

演讲提纲：

1. 背景与挑战

2. 峰值应对整体架构

3. 峰值应对核心能力建设

（1）服务治理能力建设

- 监控能力建设。硬件监控，软件监控，APM

- 降级机制建设。机制设计，解依赖设计，分级机制

- 报警系统建设。分级报警

- 压测系统建设。tcpcopy，全链路trace

（2）全链路性能优化

- 系统调优

- 应用程序调优

- 链路间调优

- 系统容量上限认知

（3）全链路弹性扩缩容建设

- 混合云平台建设

- 注册中心建设

- 配置中心建设

- 容器化&微服务&网关&weibomesh&k8s等

- DevOps

（4）峰值应对策略模型&平台建设

- 经验的沉淀，自动化，智能化，无人值守

- 产品化，拓展到多场景

（5）SRE团队建设

- 总结&复盘&反馈

- 经验的传承，人员的成长

4. 总结&展望

（1）峰值应对时间线

（2）峰值大事件一览

（3）未来展望

观众收益：

1. 了解微博热搜突发峰值场景带来的挑战

2. 了解突发峰值流量场景应对解决方案&技术干货

3. 服务保障，服务治理一线实践经验

演讲摘要：

搜狗搜索的cache系统是核心检索引擎的入口，需要从多路下游获取结果，并通过复杂的计算进行精排。而云输入法是针对用户请求实时纠错并查询词库的高并发服务器，在计算通讯双结合的场景下依然需要保证低延迟。最近一年这两个业务都有一个卓有成效的架构优化方案：从流水线模式转换到了任务流模式，这都得益于搜狗自研的异步调度引擎——Workflow。本次分享会从搜索cache模块和云输入法两个真实业务架构案例入手，介绍计算通讯结合的场景下，是如何做到异步调度无损耗的。

演讲提纲：

1. 复杂任务流重构搜索cache流水线模式

（讲解cache的两次改造经验）

2. 云输入法重计算服务器的性能提升

3. 计算通信融合的高性能解决方案: Workflow

（1）计算、网络、文件IO各资源对等

（2）解决异步开发的难点关键：任务流和任务隐藏

（3）计算与通信的对称性（或者可以改为调度模型的讲解）

观众收益：

1. 了解到搜索引擎的重计算网络服务器场景

2.了解机器各异步资源如何可以被同时充分利用

3. 了解新型的任务流模型和复合任务隐藏模式，用以解决复杂异步开发中的难题

演讲摘要：

Jakarta EE是Java EE重新命名后，整个Java社区参与并推动发展的开发框架，也是Java中间件规范。本话题详细介绍当前Jakarta EE技术演进情况，未来发展路线，更好的适应云原生，以及Jakarta EE在国内的应用实践。

演讲提纲：

1. Jakarta EE发展现状

（1）历史演变

（2）最新规范集合

（3）Microprofile最新规范

2. 发展路线图

（1）核心规范

（2）若干子规范的计划

（3）对云原生技术的支持

3. 国内的发展现状

（1）国内厂商纷纷支持JEE规范

（2）广阔的市场前景和中间件厂商的机遇

观众收益：

1. 了解Java开发社区最新规范动态

2. 学习现有应用系统进行云原生技术改造方法

3. 参与Java规范的意义和途径

演讲摘要：

基于Java垃圾收集器的演进以及当下对ZGC的热烈讨论，系统的介绍Java垃圾收集器的演进历史，并且面向内存结构详细介绍几个关键垃圾收集器的实现原理，并系统的讨论不同垃圾收集器的调优手段与依据，最后阐述无暂停垃圾收集器的实现原理、利弊。

演讲提纲：

1. 为何需要垃圾收集

（1）自动垃圾收集的背景

（2）自动垃圾收集带来的优势

（3）自动垃圾收集带来的问题

2. 垃圾收集器的历史

（1）串行收集器Serial

（2）并行收集器Parallel

（3）并发收集器CMS & G1

（4）准无暂停收集ZGC

3. 垃圾收集器核心原理

（1）垃圾收集算法

- 引用计数

- GCRoot

（2）并行垃圾收集实现

（3）并发垃圾收集实现

- CMS

- G1

（4）ZGC

（5）真正的无暂停GC实现

4. 垃圾收集器的调优

（1）分代垃圾收集器的调优思路和依据

（2）无分代并发收集器调优思路和依据

（3）各种垃圾收集器的优劣

- 串行/并行收集器

- 分代并发收集器

- 无分代并发收集器

5. FAQ

观众收益：

1. 了解垃圾收集的发展以及对应的内存分配结构和策略

2. 了解不同类型的垃圾收集器应该如何调优

3. 了解垃圾收集器的实现原理，可以更有针对性选择垃圾收集器

演讲摘要：

云原生时代，Java应用被大量部署到云端，我们的开发体验能否也在云端完成呢，答案是肯定的。Visual Studio Code(VSCode)是近年崛起的开发工具，它在架构方面的特色决定了它能很好的运行于云端，解锁了新的可能性。本次分享将介绍VS Code给Java开发者带来的体验，以及它云原生特性背后的奥秘。

演讲提纲：

1. 云原生应用开发工具链的机会

2. VS Code上手指南

（1）代码编辑

（2）编译

（3）调试

（4）测试

（5）项目管理

3. 云原生的开发环境

（1）云原生的开发环境 - GitHub Codespaces

（2）GitHub Codespaces云原生背后的奥秘

4. VS Code与云计算资源的交互攻略

观众收益：

1. VSCode架构上的特点以及为什么适用于云原生的开发场景

2. 知道怎么上手VS Code来写Java应用

3. 启发探索新的云原生开发场景

演讲摘要：

前端开发和 Web 开发中出现的范式转移都已经累积到接近革命的程度，字节跳动 Web Infra 最近首次整体介绍了「现代 Web 开发」范式和 、Modern Web Stack、MWA 这些新一代技术，这次会进一步基于 Modern.js 开源项目来介绍 MWA 框架、现代 Web 工程方案。

演讲提纲：

1. 现代 Web 开发范式

2. MWA

3. 现代 Web 工程方案

观众收益：

1. 更具体的了解 MWA、 现代 Web 工程方案的能力和实践

2. 如何利用 Modern.js 提升自己的开发能力（DX）和产品能力（UX）

3. 如何参与 Modern JS 社区和做自己的基础建设

演讲摘要：

从“上古时期”的模板拼装到“MV*”的大量被使用；从jQuery一统天下到Vue/React逐步成为全民框架；从PC时代到移动时代，从2B到2C，前端er们似乎一直都在探索路上不断前进。在历史的发展进程中，我们是否能够积累出属于我们的工程方案，以应对业务的持续发展。本次分享将结合讲者在过去工作中的经验以及大型活动的“惨痛”开发经历，针对如何对工程进行设计，将工程中变与不变的部分进行拆解，将业务开发逐步演变成“填空题”，保证持续交付和有效积累。

演讲提纲：

1. 前端工程化的发展

（1）模板时代的工程化：Widget，样板式代码的复用逻辑

（2）SPA时代的工程化：Component，模块化与职责拆分

（3）同构/混合开发时代的工程化：渐进增强，弱化环境

2. 业务前端开发的痛点

（1）网页 vs 应用

（2）Model / State / Component

（3）稳定性 / 性能 / 体验 / 人效

3. 业务开发，如何逃出西西弗斯的循环

（1）人员梯队，无法保证每个人都是精英

（2）业务工程的拆解与隔离，如何保证工程的“纯净”

（3）声明式的“业务描述”，复用与积累

观众收益：

1. 理解工程拆解的收益

2. 进一步理解业务抽象能够带来的生产力提升

3. 合理的利用人员梯队，最大化释放生产力

演讲摘要：

在一个相对长期维护与发展的应用中，开发者需要更多时间面对功能的增量迭代、已有功能的调整、修复与优化等情况。 传统的初始脚手架、构建工具、代码生成等虽有助于项目从零到一的快速启动，但在增量迭代中难以发挥持续地效益。

项目的长期持续开发是一个个人能力、开发模式、团队协作紧密结合的过程，本次分享将介绍一种基于组件化的开发形式，力求通过统一的手段进行工作的分解，在细粒度上完成定义、开发、验证、冻结的研发循环，进而保持合适的开发节奏、效率、质量。

演讲提纲：

1. 应用在不同发展周期的特点与研发需求

2. 传统工作模式在长期迭代中的缺点

3. 微循环开发方式介绍

4. 合理使用或研发工具促成微循环下的开发体验

观众收益：

1. 了解工作拆解与细粒度循环的优势与效果

2. 掌握一些通用的拆解与细粒度研发方法

3. 感受在工具加持下的快速循环的开发体验

演讲摘要：

突出的个人IP不仅可以收获尊重与成就感，在职场发展中优势大有裨益的，关键是如何打造个人IP呢？首先要明白个人IP的本质是什么，然后才能知道该做些什么事情，当然也需要一些其他的技巧。

演讲提纲：

1. 如何打造？

2. 心理准备好了没？

2.1 需要消耗业余时间，你舍得腾出来么？

2.2 需要长期坚持，你的恒心和毅力足么？

3. 透过现象看本质

3.1 个人IP来源

（a）虚的：大厂背景

（b）实的：行业价值

4. 普通技术人员的难点

4.1 厂子不出名

4.2 技术一般般

5. 如何破局    

5.1 自己的兴趣点和特长

（a）内向：创作，网络传播，自己擅长的展示方式

                写作（擅长写）、视频（擅长讲）

（b）外向：社交，会议组织

6. 找到合适的垂直领域，单点突破          

6.1 某一个技术点持续深入

6.2 泛技术科普与传播

6.3 社交与活动组织者

7. 一些技巧：

7.1 社交头像和昵称；

7.2 强化个性和标签；

7.3 性别；地域；造型；小众爱好

观众收益：

1. 明白个人IP为何重要

2. 明白个人IP的本质和特点

3. 学到个人IP打造的经验与技巧

演讲摘要：

底层的原理是程序员绕不开的一个坎，但很多人不知道应该从何入手，找不到重点，更不知道该看哪些书。通过本次分享，通过Docker网络问题和Nginx OOM为实例，给大家一个学习底层技术的清晰路径和学习方法论。

演讲提纲：

1. 何为底层原理，程序员是否需要学习底层知识

（1）“底层”概念之争

2. 深入研究一门知识能解决哪些问题

（1）以解决 Docker 网络问题为例

（2）解决 Nginx  OOM 为例

3. 深入学习一门技术的一些方法

（1）调试（以调试 Linux 内核学习 epoll 原理为例，调试 MySQL 学习锁机制为例）

（2）用你擅长的语言重新实现一个玩具版本（以实现 Docker、Dubbo 为例）

（3）写系列文章（以写 TCP 小册为例）

（4）做开源（以参与 APISIX 为例学习）

4. 结语

（1）保持好奇心

观众收益：

1. 帮助开发者发现业务问题的本质

2. JVM、Linux、网络等底层原理的学习方法和路径

3. 底层技术学习资料推荐

演讲摘要：

在程序员日益内卷的大环境下，主要向大家介绍我是如何对抗焦虑的情绪，并且在工作和生活中实现平衡，如何避开职业生涯中的坑，并达到逐步自我提升的目的。

演讲提纲：

1. 对抗焦虑

（1）自媒体带来焦虑

（2）不确定带来焦虑

（3）努力带来的焦虑

2. 自我提升

（1）区分努力和重复劳动

（2）做有用的交流

（3）工作的沉淀

3. 工作之外

（1）Github

（2）写作

观众收益：

1. 减少职业生涯的负面情绪，正确对抗焦虑

2. 提高程序员的职场晋升认知

3. 如何在工作之外利用好 Github 和 写作来实现提升

演讲摘要：

高德是阿里集团内Serverless应用落地规模最大的BG，Serverless应用峰值超十万qps量级。高德为什么要建设Serverless，遇到了哪些技术难题，技术方案是怎样的，在哪些业务场景中落地了Serverless，收益如何，本次分享将会解答这些问题。

演讲摘要：

随着AI技术的快速发展，不管是互联网公司还是传统公司都已普遍应用AI技术; 但随着AI业务的规模化应用，企业对于AI的基础设施提出了更高的要求。本次分享将讲述百度以及百度的客户是如何基于kubernetes来构建高效的AI容器底座。

演讲提纲：

1. AI开发领域的发展趋势与挑战

 （1）更大的数据与模型

 （2）更快的训练

 （3）大规模的投入

2. 行业对AI开发基础设施的诉求

 （1）高性能

 （2）Serverless化(易用)

 （3）高利用率

3. 百度软硬一体的AI整体框架介绍

 （1）AI开发框架

 （2）AI容器服务

 （3）AI高速存储、网络

4. 百度AI-Native为何选型K8S生态技术体系

5. 百度AI容器服务做了哪些优化

 （1）AI容器的特性

 （2）自研的GPU共享技术方案(显存隔离/编解码隔离)

 （3）GPU混部/抢占带来的利用率提升

6. 在线与离线业务场景分享

观众收益：

1. 云原生与AI如何结合，有哪些收益

2. 如何提升GPU利用率，如何压榨硬件性能

3. 企业向AI转型的场景，与落地经验

演讲摘要：

Serverless 是继 IaaS，PaaS 之后云计算发展的下一波浪潮，而函数计算是 Serverless 领域的代表技术。近年来云原生技术的迅速发展为打造新一代函数计算平台打下了良好的基础。本次演讲将介绍函数计算概念、参考架构及发展趋势，介绍云原生 Serverless 领域的最新进展，进而阐述如何利用云原生技术从 0 到 1 打造新一代开源函数计算平台 OpenFunction。

演讲提纲：

1. 函数计算介绍

1.1 从 IaaS, PaaS 到 FaaS 的演进

1.2 Serverless 与 FaaS

1.3 FaaS 的概念、参考架构与发展趋势

1.4 现有开源 Serverless/FaaS 平台分析

2. 云原生 Serverless 技术在 Build、Serving、Autoscaling、Function Framework 等领域的最新进展

2.1 Function Framework: 将函数代码转换成应用代码的关键

2.2 从应用代码到容器镜像：除了 docker build 还能用什么？

2.3 自动伸缩: Serverless 的核心特性

2.4 函数服务: 除了 Knative Serving 还有什么选择？

2.5 事件管理: 让函数起舞

2.5 冷启动有什么灵丹妙药？

3. 如何利用云原生 Serverless 技术打造新一代开源函数计算平台 OpenFunction

3.1 函数构建

3.2 函数服务

3.3 事件管理

3.4 函数编排

观众收益：

1. 了解函数计算的方方面面

2. 了解并熟悉云原生 Serverless 领域最新进展

3. 了解如何运用云原生技术从 0 到 1 打造新一代开源函数计算平台

演讲摘要：

Kubernetes 作为云原生的基石，已经应用的越来越广泛了。但是随着引入 Kubernetes ，也带来了很多安全问题。那么生产环境下的 Kubernetes 所面临的安全困境应该如何解决呢？本次分享将分析 K8S 面临的 8 类主要的安全问题，并给出生产实践的解决方案。

演讲提纲：

1. 组件安全及应对方案

（1）攻击面增加，组件漏洞等

（2）K8S 的架构原理剖析，漏洞扫描，安全加固等解决方案

2. 数据安全及应对方案

（1）K8S 中的 secret 等数据非加密及数据访问权限等安全的问题

（2）K8S 中数据加密方案及原理（etcd 数据加密，secret 加密）

3. 资源安全及应对方案

（1）K8S 中资源超卖带来的安全问题（OOM，驱逐，crash 等）

（2）K8S 中资源管理&QoS 等方案及原理（limit range，request/limit, 容器资源管理，内核内存管理等）

4. 运行时安全及应对方案

（1）K8S 中运行时被攻击/恶意操作等安全问题

（2）K8S 中运行时安全的方案及原理（审计， falcon CNCF 开源项目等）

5. 边界安全及应对方案

（1）K8S 中边界不清晰带来的安全漏洞（CVE-2019-11253 等漏洞）

（2）K8S 中边界定义及解决方案（配置安全/LB 防护等方案）

6. 网络安全及应对方案

（1）K8S 中通过网络发起的各类攻击/漏洞

（2）K8S 中网络安全的加固方案及原理（CNI, network policy, capabilities, PSP 等原理和方案）

7. 策略安全及应对方案

（1）K8S 中一些不安全的配置导致的攻击/漏洞

（2）K8S 中策略方案及原理（OPA，admission webhook 等原理和方案）

观众收益：

1. 了解 K8S 生产环境需要考虑的安全问题

2. 学习如何复用本次分享的经验，来应对这些安全问他

3. 学习 K8S 的一些原理

演讲摘要：

现代前端开发技术的演进史几乎就是 JavaScript 的发展史，我们越来越少去直接编写 HTML/CSS，转而将这项工作交给各类 JavaScript 框架与工具，但是这并不是无痛的抽象，很明显我们正在为无限的自由买单。 Astro 是解决这个问题的一种选择。它利用 partial-hydrate 的手段，结合用户交互特点，尽量地按需加载，同时在编译时自动识别内容去做静态化。另外，它也天然支持微前端，结合一整套 bundleless 开发链路，大幅提升开发者构建复杂的前端应用的开发体验。

演讲提纲：

1. 富 JavaScript 前端开发的困境与机遇

（1）JavaScript 的爱与殇

（2）SSR 是银弹吗

（3）套子里的前端开发者

2. Astro 的回答

（1）什么是 island architecture

（2）partial-hydration: less is more

（3）BYOF, 给予自由而不是选择

（4）交互驱动的新加载模式

（5）bundless，happiness

3. 知其所以然：Astro 是如何运行

（1）Astro 架构设计分析

（2）局部水合实现与原理

（3）跨框架通信手段浅析

4. 生命不息，学习不止：下一个答案在哪？

观众收益：

1.了解 Astro 这套架构的设计理念、用法与实现思路

2.了解最前沿的前端开发下的动静态混合渲染方案

3.了解一系列复杂前端网页的性能与体验优化的手段

演讲摘要：

随着业务发展，公司的视频、图片等各类物料的需求日益增长，开发与设计的人力捉襟见肘。贝壳视觉物料生产平台，是前端技术创新与架构赋能业务的典型，通过自动识别各类设计稿，加之图文、视频、动态GIF的可视化编辑与数据配置，统一视觉物料的生产管理能力，支持各业务低成本完成物料相关需求，并赋予上千运营人员直接制作视觉物料的能力，大大提高产研效率，为公司的业务运营保驾护航。

演讲提纲：

1. 挑战–业务运营需求激增，产研人员面临的困境与挑战

（1）图文视频生产的开发成本大，技术方案不成熟

（2）相关物料模版资源复用率低，缺乏业务沉淀

（3）物料生产不标准有安全风险

2. 方案–贝壳视觉物料生产平台的架构设计与实现方案

（1）物料生产平台的整体技术架构：接入层、核心能力层、资源库层、技术支持层

（2）视觉物料生产SOP化：设计稿识别-模版编辑-数据填充-安全校验-完成生产

（3）各类资源库的管理与建设：模版库、素材库、动效库、知识库等

3. 核心–开箱即用的图文生产流程

（1）各类设计稿的数据结构与识别方案

（2）可视化物料编辑器的技术实现：数据流、元素画布操作、样式编辑、数据填充

4. 核心–不断进阶的视频生产流程

（1）视频云剪辑的技术实现：各类元素与动效编辑，实时预览，音频字幕等

（2）了解超级生产者---自动批量化视频生产方案：片段模版、时间线与剧本的定义，数据填充等

5. 未来–自助、自动、智能相结合的物料生产

（1）自助、自动的实现成果

（2）智能化物料生产的一些

观众收益：

1. 熟悉常见物料设计稿的解析方案（PSD，Sketch，AE等）

2. 具备从0到1快速搭建通用可视化编辑器的能力

3. 了解websembly，Ffmpeg的一些应用

演讲摘要：

支付宝在17年附近启动了钱包下一代动态化技术方案Cube。在过去的4年中，通过业务的打磨，逐渐形成了两个技术产品。 一个是面向移动端应用开发的动态卡片技术栈，在原生的Native页面中嵌入动态卡片；开发者使用类Vue的语法编写动态卡片的布局和逻辑，发布即可见，从而提高原生页面的运营效率。 一个是面向IoT应用开发的小程序技术栈，向低端设备上的开发者提供提供小程序技术，目前主要应用于电视/收银台等场景。

演讲提纲：

1. 支付宝钱包下一代动态化技术Cube诞生的背景

(1) 产品迭代和运营诉求

(2) 技术目标：小、轻、快，接近原生开发的用户体验

2. Cube的发展轨迹

(1) 业务形态决定产品定位，从动态化技术栈到小程序技术栈

(2) 开发者侧、引擎周边工作的重要性

3. Cube卡片技术栈

(1) 定位：钱包服务的展示和入口

(2) 静态基础卡片 -> 有限动态能力的卡片 -> js卡片

(3) 开发调试工具以及相关的配套研发

-构建工具，节点查看，样式编辑，实时预览

-低代码的搭建平台

(4) 业务现状&未来规划

4. Cube小程序技术栈

(1) 定位：提高IoT设备上应用开发的效率

-扩展css能力，满足基本前端开发者诉求

-自建渲染管线支持非移动端操作系统Linux/RTOS等

(2) 开发调试工具以及相关的配套研发

(3)电视小程序的落地

-包体积/内存/性能的优化

-替换&定制quickjs引擎

-半屏小程序以及营销页面的承接

5. 性能优化实战

(1)半自动的ref-counting替代智能指针

(2) copy-on-write字串

(3) lock-free的内存分配器

(4) 抑制GC

6. 未来规划

观众收益：

1. 对于移动端应用开发者，了解动态化技术对业务的价值以及相关技术发展

2. 对于前端开发者（尤其是小程序开发者），了解浏览器底层技术；小程序技术框架等

演讲摘要：

在美团，支撑业务高效运转的企业应用是较为复杂的ToB业务，包括HR、财务和ERP等业务，这些领域下有100+系统，几千个页面，特点是系统多，交互复杂，业务迭代快，本次分享介绍我们建设大型的ToB应用的过程，如何通过“微前端架构+开发模板化”的工程化方式，支持众多业务线并行需求迭代，协同几百人团队快速交付。

演讲提纲：

1.企业应用业务特点和挑战：信息化到数字化演变

（1）系统演进：独立建设、外采转自研、系统整合

（2）业务挑战：系统多，业务链路长，涉及角色众多，业务迭代快

（3）技术目标：搭建灵活、高效、可维护的前端技术体系

2.企业应用架构实践：前端全链路技术体系建设

（1）统一标准：技术栈，脚手架，工程标准统一

（2）协作提效：微前端，推演方案、项目微前端化改造

（3）开发提效：组件化&模版化，基础组件库、业务组件库、场景库&组件衍生工具

（4）质量保障：前端自动化测试，补齐前端集成测试&测试提效

（5）体验度量：数据dashboard，产品视角、测试视角&前端视角

3.未来展望：半自动化持续集成

（1）低代码思考：适用企业应用的低代码方案该怎么建

（2）代码生成：前端代码生成、自动化测试代码生成&埋点代码生成

（3）半自动化：后端应用编排&前端配置化

观众收益：

1.了解大型B端系统的演进过程

2.了解较为完整的前端工程化演进路径

3. 在工程化细分方向上有更深入的理解：工程的微前端改造、前端自动化测试的实现、工程化的数据度量等

演讲摘要：

在网易云音乐，音乐内容分析挖掘一直是非常重要的业务，音乐内容分析挖掘的质量关系着音乐内容的精准分发与消费。面对海量歌曲曲库，传统的运营人工标注，成本高、效率低、标注质量不稳定，基于 AI 智能化的音乐内容分析挖掘技术建设，在高效赋能音乐内容运营和个性化分发变得极为关键。通过利用深度学习、迁移学习、多模态、知识蒸馏等技术智能化识别音乐内容相关要素，大大提高了运营效率及个性化分发精准性，本次分享对基于 AI 音乐内容智能分析挖掘技术建设的整体思路、具体的算法设计与未来的技术发展进行讨论。

演讲提纲：

1. 音乐内容分析挖掘概述

  （1）基于音乐内容的音乐信息检索(MIR)历史

  （2）基于音乐内容的音乐MIR应用方向

  （3）人工智能技术发展对音乐MIR音乐内容分析挖掘的冲击

2. 难点与挑战

  （1）音乐领域缺乏标准的标注数据积累

  （2）多学科交叉的领域技术门槛大

3. 音乐内容分析挖掘算法在业务中实践

  （1）基于知识蒸馏与迁移学习结合的少样本多模态音乐情感识别

  （2）基于多任务Transformer音乐和弦提取

  （3）基于Multi-Task-Learning音乐旋律提取

  （4）AI在音乐内容挖掘中的其他应用

4. 展望音乐内容智能挖掘的未来

  （1）从单模态到多模态，利用多模态信息进行视频配乐、智能创作；

  （2）音乐内容智能挖掘与音乐AI作曲/创作融合

5. 总结

观众收益：

1. 对不了解音乐科技的同学可以初步了解，同时可以了解部分乐理知识

2. 对有音乐内容分析需求的同学，可以了解到音乐内容建设的思路

3. 对从事音乐科技的同学，可以了解到基于深度学习的音乐内容挖掘新思路

演讲摘要：

在知乎内推荐算法无处不在，包括 Feed 流、直播、视频、问题路由、个性化推送等众多场景，内容类型也包含了回答、问题、文章、视频等多种类型。面对多种多样的场景及复杂的业务需求，知乎是如何高效的使用推荐算法来为业务赋能？本次分享主要讲了机器学习在知乎推荐场景下的应用与实践，包含知乎统一推荐系统的演进，如何用一套统一的推荐系统去解决各种推荐场景下的推荐需求、知乎主要使用了哪些机器学习算法来优化推荐效果以及知乎特征配置化的解决方案。

演讲提纲：

1.知乎推荐系统背景介绍

2.统一推荐特点介绍

3.统一推荐整体架构

4.统一推荐落地与实现

5.思考与展望

观众收益：

1. 了解知乎统一推荐系统在知乎的落地方案

2. 了解知道目前知乎有哪些深度学习算法来优化推荐效果

3. 了解知乎特征配置化的解决方案

演讲摘要：

以自注意力机制为核心的Transformer类模型在自然语言处理和计算机视觉领域获得了广泛应用，但其巨大的计算量也给工业应用带来挑战：成本高昂、离线训练时间长、在线推理延迟高。 针对这些挑战，LightSeq结合算子融合、解码并行、异步计算、显存优化等多种方法，将Transformer类模型的推理速度提高了4-10倍，训练速度提高了1.5-3倍，并支持了任意深度学习框架。 目前，LightSeq已经应用于字节跳动的火山翻译、搜索、广告、推荐、教育、电商等内部业务，并在开源社区获得大量关注。 本次演讲，将分享LightSeq高性能训练与推理背后的技术原理，并详细介绍使用方法，期望能在学术研究和工业应用中帮助到从业者。

演讲提纲：

1. LightSeq项目介绍

（1）Transformer回顾

（2）LightSeq项目时间线

（3）LightSeq功能及性能

2. LightSeq训练加速原理介绍

（1）深度学习框架与CUDA

（2）前馈/后馈计算优化方法

（3）参数更新连续化

（4）显存复用

3. LightSeq训练加速使用方法

（1）LightSeq训练软件架构

（2）LightSeq使用案例及性能

4. 未来工作

观众收益：

1. 深度学习从业者可以了解LightSeq并应用

2. 软件开发工程师可以了解深度学习模型计算原理和瓶颈

3. 高校学生可以了解算法的工业应用

演讲摘要：

作业帮自2015年成立至今，一直保持高速增长，发展到现在已拥有数千个业务应用，数万个应用实例，数十万计算核数，多云多IDC，而在规模化加速发展的同时，作业帮的复杂度也在急剧增加。作业帮已从最开始的工具类型应用，演化成教研、工具一体覆盖整个教学领域，技术栈则由PHP、C++演化成涵盖了现在所有主流语言的多语言栈，由此也面临着高可用、极致性能、高并发的一系列问题。因此如何在业务的极速扩张下，控制其架构复杂度同时保证业务服务稳定性、成本以及研发效率成为作业帮服务治理的核心问题。主要介绍了作业帮技术演化的历程，以及相关的技术和解决方案。

演讲提纲：

1. 作业帮微服务化和服务治理背景&问题

(1) 作业帮服务演化现状

(2) 作业帮多云多IDC现状

2. 作业帮服务治理目标&思路

3. 架构全景图

4. 微服务框架演化

(1) 应用框架的定位和改造

(2) golang微服务框架落地和演进

5. 服务注册发现

(1) 原生k8s注册发现，兼容虚拟机模式

(2) 多云间服务相互发现

(3) 数据库存储和中间件发现机制

6. service mesh

(1) 自研service mesh背景

(2) 自研service mesh方案、落地节奏

(3) 通用sidecar，兼容mysql、redis、mq

7. 服务感知

(1) 日志体系，PB级/日，低成本解决方案

(2) 分布式追踪，低入侵，全量采集

(3) 监控报警，promethus大规模落地

(4) 整体数据互通，提升感知能力

8. 总结&展望

观众收益：

1. 了解微服务治理的现状和理念

2. 了解作业帮在微服务治理的难点、特点和演化历程

3. 提供在复杂、快速增长的业务场景下，搭建公司服务治理体系路径和步骤

演讲摘要：

当前各个不同的企业及业务在应用开发过程中，会选择异构的框架（如Spring Cloud，GRPC等）、多种语言（如Java，CPP，GO）、甚至采用无侵入的服务网格模式进行开发。对这些语言框架及形态各异的应用，如何提供统一的服务治理功能（比如服务发现，流量管控，容错容灾及监控），业界当前缺少一款开源好用的工具来进行实施。 于是腾讯内部自研并对外开源了一套统一服务治理中心Polaris，为不同开发语言、不同开发框架以及服务网格的应用，通过提供统一的服务治理控制面以及组件，降低不同场景下的业务的接入服务治理的门槛及成本。

演讲提纲：

1. 腾讯内部服务治理现状及问题

（1）腾讯微服务规模

（2）腾讯微服务面临的挑战

- 微服务框架多样化

- 微服务语言多样化

- 业务上云

- 一站式体验

2. 腾讯微服务治理中心的演进

（1）第一代微服务治理中心CL5

- 整体架构

- 功能场景

- 问题及局限性

（2）第二代微服务治理中心CL5

- 整体架构

- 如何解决微服务治理的挑战

（a）支持多种接入模式

（b）支持跨语言原生SDK

（c）与Kubernetes无缝集成

（d）统一语义的微服务控制及监控

3. 微服务治理中心在腾讯内部的生产实践

（1）如何实现跨云跨集群的服务发现

（2）如何支持ServiceMesh应用与传统应用互访互通

观众收益：

1. 了解微服务治理的理念及场景

2. 了解如何开源软件Polaris解决海量微服务治理的问题

3. 可以了解做好微服务的治理所需要的工具以及方法

演讲摘要：

随着Service Mesh在蚂蚁集团内部的大规模落地，我们逐渐意识到它不够完善的地方，这让我们迫切的寻找新的解决方案，于是我们在Runtime的方向上探索并进行了实际生产落地；与此同时，在WebAssembly日益火爆的当下，Layotto对于WASM跟Runtime结合在一起来推进FaaS产品化的建设也进行了探索。

演讲提纲：

1. Service Mesh回顾与总结

（1）引入Service Mesh的初衷

（2）Service Mesh落地总结

（3）新的挑战1：应用跟基础设施强绑定

（4）新的挑战2：异构语言接入成本依然高

2. Multi Runtime理论概述

（1）什么是 Runtime?

（2）Runtime vs Service Mesh

3. Layotto架构设计与实践总结

（1）Layotto架构设计

（2）Layotto中各个分布式能力介绍

（3）Layotto生产实践

4. FaaS产品化的探索

（1）WebAssembly介绍

（2）WebAssembly跟Runtime结合的思路

（3）WebAssembly + Runtime作为FaaS产品化方案的构想与实战

（4）介绍Layotto把WASM跟Runtime结合在一起推进FaaS产品化的探索

5. Layotto社区建设与规划：介绍Layotto作为一款开源项目在社区里的投入与规划

观众收益：

1. 了解蚂蚁集团在Service Mesh大规模落地以后遇到的新问题以及对于如何解决这些问题的思考。

2. 了解Layotto在Runtime方向上的实践经验以及内部落地总结。

3. 了解Layotto在FaaS产品化方向说作出的探索。

演讲摘要：

随着业务不断地发展，美团开始引入 RN 用于解决对开发效率和更新速度的需求，同时使用 H5 支撑数量繁多的营销活动。RN、H5 在性能上相较 Native 技术有着天然的劣势。如何在享受开发迭代效率提升的同时，满足用户日益严苛的性能体验要求，成为每个移动开发者追求的目标。为此，作为美团的新业务团队，在2021年上半年度对性能进行了专项优化；在半年时间里，将 RN 页面 1s 内渲染出首屏的比例由40%提升至了85%，实现了页面秒开甚至近乎直出的性能体验，H5 TP90 首屏时间由也从 4500ms 降低到了 2000ms。 本次分享将深入 RN、H5 的技术原理，分析优化思路，系统性介绍在美团有着丰富实践的成熟优化措施，以及相关指标是如何监控运维的。相信经过本次分享交流，你可以更全面地了解前端性能的优化方案，并结合自己APP的实际情况落地。    

演讲提纲：

1. 业务场景及技术选型
（1）业务特点：业务迭代频繁，营销活动多样
（2）技术选型：如何选择技术栈满足业务需求
2. RN优化实践
（1）指标衡量：寻找合适的性能指标描述用户体验
（2）优化思路分析：RN加载流程；
（3）各阶段耗时及优化点
（4）优化措施
-MRN框架优化
-网络请求优化
-视图渲染优化
-加载视觉优化
3. H5优化实践
（1）指标衡量：寻找合适的性能指标描述用户体验
（2）优化思路分析：WebView加载流程；
（3）各阶段耗时及优化点
（4）优化措施
4. 指标运维
（1）定位、监控性能问题，低成本保持优化效果
（2）指标排查
（3）指标监控运营
5. 总结与展望
（1）优化手段汇总
（2）未来展望    

观众收益：

1. 全面系统的前端性能优化分析思路
2. 了解有着丰富实践和较好效果的具体优化措施
3. 性能指标的运维思路，低成本长期保持优化效果    

演讲摘要：

随着移动设备性能的整体提升（CPU、内存、网络等），越来越多的移动应用通过预取技术来优化H5相关业务的首屏性能，百度APP也在很多业务场景使用了这一技术。预取技术很诱人，对打开速度往往可以起到立竿见影的效果，但在移动端相比PC还是有很多需要注意的事项，比如，由于32位运行模式的关系，内存仍然是一个需要高度关注的一个点。 本次主题将通过对移动端H5业务速度拆解、常用优化手段特别是预取技术的原理及优缺点入手，梳理预取技术的注意事项，以及预取技术在百度app的应用实践过程。

演讲提纲：

1. H5业务速度拆解

2. 移动端常用优化手段

3. 移动端H5注意事项

4. 常用的预取技术原理及其优缺点

5. 预取技术在百度app的应用实践

观众收益：

1. 了解页面速度工作拆解

2. 常用的预取技术原理及其优缺点

3. 预取技术在百度app的应用实践

演讲摘要：

互联网业务如火如荼的飞速发展，新的跨平台技术也随着历史的浪潮在探索和实践中不断涌现，最成熟的跨平台技术莫过于大家熟知的浏览器了，标准化以及其强大的生态，加上硬件的不断升级所带来的性能红利使它一直占据着举足轻重的重要地位，随着业务复杂度的不断提升， 从后来的Weex/React Native，到现在如火如荼的Flutter，也标志着新一代跨平台架构已升级为自绘渲染，高性能脚本引擎等内核技术深水区，如何能满足差异化业务场景，依托前端成熟的生态与标准化，减少业务的迁移适配成本，通过一套跨端内核引擎支持多APP，以至多生态乃至不同的前端框架，成为了跨平台架构的新挑战，这里，我们将分享从手淘几年来随着业务发展所带来架构升级思考，核心性能瓶颈的突破以及对未来几年内跨平台架构的探索方向，希望能与您产生技术上的共鸣与互勉。

演讲提纲：

1.谈谈手淘跨平台技术的演进

1）手淘业务发展的差异化场景与形态

2) 手淘跨平台技术发展历史

3) 行业内的跨平台技术发展现状

2. 现手淘跨平台引擎架构升级实战

1）早期架构升级实践及遇到的问题

2）脚本引擎融合演进之路

3）如何兼容多种生态的框架设计之路

4）标准化跨平台渲染内核

5）列表重要场景的极致优化

3. 手淘跨平台技术的演进之路

1）多环跨端研发模式支持差异化业务场景；

2）内核技术的演进方向；

3）一核多生态的技术架构演进

观众收益：

1.通过对过去业务发展差异化场景与形态的通用型问题，让听众形成对跨平台技术演进方向上的共鸣与思考

2.通过介绍现阶段在手淘实践中升级为跨平台引擎架构过程中的痛点问题，提供给听众引擎技术相关的实战经验与优化思路

3.与听众一起探索及畅想跨平台技术的未来演进之路

演讲摘要：

首屏性能一直在快迭代H5业务中被人诟病，尤其是在无法定制首屏优化，有丰富内容的运营搭建场景。我们吸取了近几年业界公开关于性能探索中宝贵实践经验，在搭建业务中逐步探索、沉淀出一套基于"真实用户体感秒开"的技术方案。全员参与(前后端、QA、产品视觉)，管"挖"管"埋"。

演讲提纲：

1.高性能抓手概述

2.解析关键技术

（1） 低成本切换SSR + SPA

（2）极致首屏渲染策略

（3）SSR架构下HTML提前加载

3.要点回顾 & QA & 感谢项目成员

观众收益：

1.传递基于用户真实体验去监控、优化思想

2.打破优化止于前端的局限性，掌握关键技术的核心设计以及落地可能困难点

3.基于搭建业务多端场景下如何做好性能优化