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只要技术,不要宅

对于技术人员来说,多和业界接触,参加一些技术大会,认识不同的人,了解新的技术,学习新的模式,并选择合适的应用于自己的项目中,使自己始终保持进步,这是非常重要的事情。

作者:来源:51CTO WOT|2016-10-27 13:32


他穿格子衬衫,背大大的背包,思维二次元,超级能熬夜,不太爱说话。如果问他是谁,也许很多人脑子里都会不约而同地想到一类人,技术宅。

不仅是在别人眼里,很多技术人自己也习惯甚至乐于称自己为技术宅。“技术宅”似乎成了“宅”的一种高级进化形态,是极客的代名词。他们神一般地存在于世界各地,对社交不放在心上,但对钻研技术乐此不疲。

 “宅”这个符号,很大程度上代表着一种令人钦佩的,追求技术深度的坚韧和执着。所以每次看到技术人员沉默寡言的时候,大家也都表示理解。可是word哥,你终究是要在现实世界中生存的,不能真的把“宅”当成公理,变成不主动走出去学习,不积极与外界接沟通接触的借口。因为我们需要一个体现自我价值的方式和方法,也需要一个途径来把技术转换为实际的收入。

曾经看到样一个笑话,一个技术人员和老板说要涨薪,说自己已经积累了十年的经验,但却遭到了老板的拒绝。老板对他说你拥有的不是十年经验,只是一年的经验重复了十年。的确如此,对于技术人员来说,多和业界接触,参加一些技术大会,认识不同的人,了解新的技术,学习新的模式,并选择合适的应用于自己的项目中,使自己始终保持进步,这是非常重要的事情。

现在,业界大大小小的技术会议,都可以为技术人员提供学习、交流、人脉拓展的机会和平台。但是大会门票动辄上千甚至几千,究竟该怎样选择呢?

在大会主题的选择上,无疑应该选择当下热门的前沿技术。日前,Gartner针对中国本土科技发展情况给出中国信息通讯技术成熟的四大发展趋势,其中,“大数据将在中国大行其道”成为核心观点之一。其研究数据显示,庞大的中国互联网和移动互联网用户体量仍在保持迅速增长,预计截至2016年年底将分别达到6.5亿和9.8亿,这为大数据带来了前景无限的发展机会。并且在国内一众超大型互联网公司的带领下,各类企业正积极寻求大数据的价值。这样看来,“大数据”是一个非常值得关注的技术方向。

另外,在一次大会上,无论是技术、业务还是场景,如果我们听到了技术大牛对某一个点或一个面的剖析,获得了他们踩坑、绕坑和填坑的经验,这才能满足我们实实在在的需求。

那么这一切,我们在11月25、26日两天举办的WOT2016大数据技术峰会上,都能找到。

“9+1” 专场设置,融合技术应用与行业实践

WOT2016大数据技术峰会采取“9大技术分论坛+行业应用实践分论坛”的专场设置模式。议题涵盖实时计算、机器学习、区块链、算法与模型、系统架构、NoSQL技术实践、数据安全、数据可视化、物联网九个大数据领域前沿技术专场,及包含金融大数据、气象大数据、零售大数据等传统行业与大数据领域实践和热门应用,使参会者既能学习到落地的技术应用,又能打开大数据技术引领的商业模式创新、行业发展趋势的视野。

豪华的讲师阵容

为了打造大数据领域高品质的技术盛宴,本届峰会组委会邀请到51CTO首席内容官杨文飞、国美在线CTO于斌平、AdMaster技术副总裁兼总架构师、北京航空航天大学特聘教授卢亿雷、蘑菇街技术总监邓钦华、中国Hadoop技术峰会大会主席、China Hadoop大数据专委会主任委员何建军五位出品人共同倾力打造。

目前,WOT2016大数据技术峰会已经确认的部分讲师包括,Hortonworks高级技术成员,HBase核心贡献者Ted Yu;rowingIO创始人兼CEO,前LinkedIn(领英)美国商业分析部高级总监张溪梦; EasyHadoop创始人向磊; 百度网页搜索基础架构团队技术负责人颜世光;易观智库CTO郭炜; 猎聘网首席数据官单艺; 腾讯游戏数据中心总监农益辉;国美在线大数据平台部经理路加;蘑菇街图像视频算法负责人民达;BDP商业数据研发副总裁肖昆;腾讯高级工程师周东祥;AdMaster资深架构师刘喆;百度大数据平台架构师侯珏;百分点研发副总监黄伟;一点资讯大数据平台总监田超;链家大数据平台架构师赵国贤;永洪BI咨询总监符鹏飞;京东商城信息安全管理部经理李学庆;国家信息中心处长邵国安;美团网高级技术经理任化伟;飔拓CTO,原京东首席科学家李成华;京东展示广告负责人郭文涛;秘猿科技CEO,以太坊研发团队核心成员,中国以太坊及区块链技术社区谢晗剑布本智能首席分析官王安;树根互联技术有限公司副总经理王晓峰等。

他们将会分享哪些主题呢?

百度的万亿量级实时计算系统

过去十年,百度搜索引擎主要基于批处理系统(MapReduce)构建,每周全量地处理数万亿的超链与网页数据。带来了两个问题:1. 资源消耗巨大,每周全量处理1千亿网页用5000台机器,那处理一万亿就得5万台。2. 时延太长,一篇网页从产生,到用户可以检索到,平均需要1~2周的延时。针对以上问题,我们组织研发了海量实时数据库Tera,存储几万亿的超链属性与网页数据并提供全实时的读写访问,基于Tera构建了可以每秒处理千万量级互联网新生内容的实时增量数据处理系统,将搜索引擎的核心处理逻辑进行了全面重构,实现了分钟级的链接发现、网页抓取和索引筛选。本次演讲主要介绍海量实时数据库Tera的构建经验和在网页实时处理的应用。

人脸技术在电商直播中的应用

主要介绍人脸技术(包括人脸检测、特征点跟踪等)在电商直播中的应用实践。与在云端执行算法的模式不同,我们面临着在移动手机端如何实时运行人脸技术算法的难点。为了解决该难点,我们采用了适合实时运行的人脸检测算法和特征点定位算法,并且根据工程实际进行了优化的工作,最终达到了算法效果和运行性能的平衡,所开发的算法在直播的业务场景中得到了应用。

TinyLFU, a highly efficient cache admission policy

W-TinyLFU records the frequency in a counting sketch, ages periodically by halving the counters, and orders entries by SLRU. An entry is discarded by comparing the frequency of the new arrival (candidate) to the SLRU's victim, and keeping the one with the highest frequency. This allows the operations to be performed in O(1) time and, though the use of a compact sketch, a much larger history is retained beyond the current working set. In a variety of real world traces the policy had near optimal hit rates.

高效机器学习系统的设计原则和模式

目前大部分关于机器学习的研究和讨论集中在算法和模型方面。但是,在实际应用中,设计者还需要考虑很多复杂的生产和开发问题:如何进行模型的训练和在线更新?怎样保证系统的稳健和可靠?如何高效地进行模型和特征试验?如何处理海量而不断变化的特征?怎样高性能地处理实时数据流?... 在本次演讲中,我将从实践出发,尝试对高效机器学习系统的基本设计原则和一些常用的设计模式进行归纳和总结。

NoSQL如何加速企业级大数据应用

NoSQL数据库是目前业界流行的新一代大数据架构的核心之一,而在企业级大数据应用中,对于数据库有着更高的需求。本次分享的议题,主要就将探讨在金融。政府等等企业级的大数据应用下,NoSQL数据库如何加速企业级大数据一共,以及新一代的NoSQL数据库的定位、应用场景。

此外还包括:

  • 构建自己的可视化大数据查询平台
  • AdMaster的Lambda架构实践
  • Apache Kylin在国美在线的应用
  • 腾讯数据数据应用技术架构解密
  •  基于深度学习的细粒度情感分析
  • 深度学习在推荐系统中的应用
  • 一点资讯大规模实时点击反馈平台
  • 实时计算平台服务化的演进
  • 企业大数据的实时分析之路
  • 地产数据的基石之大数据架构之路
  • 互联网金融行业数据化决策
  • 深度学习与智能聊天系统
  • 数据安全治理框架与实践
  • 大数据下的电商风控体系
  • 互联网广告人群的算法架构与应用
  • 全栈溯源-追溯性能问题根源
  • 腾讯游戏大数据分析平台iData的精细化运营之道
  • 点“数”成金:把可视化变成生产力
  •  Redis高性能缓存及持久化
  •   ……

目前,WOT2016大数据技术峰会购票折扣优惠已进入紧张的倒计时阶段。技术宅们,快背上背包,去告诉你的Boss,11月25号你要去做一件多酷的事吧。

猛戳下方二维码,了解大会更多信息。

【责任编辑:Ophira TEL:(010)68476606】

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