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PyCon China 2022 - 上海站

Sat, 17 Dec 2022 09:00:00 GMT+08 ~ Sat, 17 Dec 2022 18:00:00 GMT+08
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PyConChina
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    转眼间2022已经过去大半年,这一年对于很多人来说应该都有着不同寻常的意义。实际上对于 Python 来说,过去这一年,也是特殊的一年。

    在过去的一年里,Python 经历了多个大版本的迭代,在社区开发者的共同努力下,在语法特性,语言性能等方面得到了多方面史无前例的提升,为 Python 这⻔有着悠久历史的语言注入了新的活力与生命力。

     

    你可能已经受益于 Python 这一年来的⻜速发展,你也可能是在继续观望着 Python 未来的进程。不管怎么说,你可能都希望有这样一个机会,能同不同的人去交流,或是分享自己对于 Python 的真知灼⻅,或是从别人的经历中学习什么。

     

    那么如大家所愿,PyCon China 2022 来了!今年,我们将一如既往为大家提供一个展现自我,也倾听他人的舞台,让大家能在这里尽情地享受 Python 带来的乐趣。

     

    今年的 PyCon China 将如同往年一样,采用线上、线下相结合的模式。我们将在北京/上海/深圳/杭州四城举办线下会场,同时提供在线直播,为大家提供线下、线上的交流机会。



    大会时间

    2022年12月17日


     

    大会地点

    北京、上海、深圳、杭州


     

    大会形式

    线下相聚、线上直播




    分享嘉宾





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    古思为

    NebulaGraph 项目开发者布道师,微软 MVP



    NebulaGraph 项目开发者布道师、Nebula-DGL 作者、开源与图技术热爱者、Pythonista、微软 MVP(Dev Tech: Python)。  他在白天泡开源社区做贡献、写代码,晚上主持播客:开源面对面、NebulaGraph星球。  

    您可以在  [https://siwei.io/talk/](https://siwei.io/talk/) 找到古思为之前的一些公开演讲。

     

    演讲主题:搭建基于图神经网络的实时欺诈检测系统

    主题简介:

    图神经网络(GNN)是通过将图结构与特征信息进行嵌入表示,在图的链接、局部性质下,应用深度学习、神经网络的思想的方法。在一些天然高度相关于图结构的场景下被证明比较有效。

     

    欺诈检测是现在任何内容生成、交易系统中必备的一部分,它在道高一尺魔高一丈的攻防中,维系着每一个服务的可用性、提供商的利益和所有用户的公平环境。  

     

    欺诈检测的方法从专家欺诈模式匹配、查询,传统机器学习到深度学习层出不穷,在不同的场景和需求模式下各有优势,在图数据库、图计算的基础软件、平台逐渐成熟的现在,基于图数据库的图查询方法、面向标注扩充的图算法、基于图特征的机器学习等方法因为开始利用数据之间的关联关系,也可以获得更好的效果。在此之上,GNN 的方法在理论和实践上都有了很多新的突破。  

     

    在这个主题中,古思为会为大家解谜基于图技术的欺诈检测方法,并给出他基于 Nebula-DGL(NebulaGraph-Deep Graph Library-Adaptor) 开源项目,端到端的设计代码实现,帮助大家快速了解整套 GNN 与图数据库结合的方法。  



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    韩骏

    微软开发平台事业部高级软件工程师

    《Visual Studio Code 权威指南》作者,微软开发平台事业部高级软件工程师,VS Code 中文社区创始人,VS Code 的代码贡献者。写过 20 多款 VS Code 插件,其中最热门的 Code Runner 插件有超过四千万下载量。他是《玩转VS Code》公众号和知乎专栏的作者。他还是 QCon、PyCon、JSConf、.NET Conf、Microsoft Tech Summit、Google Developer Group、COSCon 等大会的讲师。

     

    演讲主题:在浏览器中运行 Python

    主题简介:

    在 2019 年 12 月,W3C 正式宣布,WebAssembly 将成为除现有的 HTML、CSS 以及 JavaScript 之外的第四种,官方推荐在 Web 平台上使用的“语言”。

    WebAssembly 的出现,使得不同的编程语言运行在浏览器中,成为了可能。

    那么,我们如何能让 Python 运行在浏览器中?背后还需要用哪些技术?更进一步地,在纯浏览器环境中调试 Python 是否可行?




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    Keming

    TensorChord


    * https://github.com/tensorchord/envd maintainer

    * https://github.com/mosecorg/mosec 作者

    * 专注于机器学习平台

     

    演讲主题:在容器中开发机器学习应用程序

    主题简介:

    随着快速增长的机器学习生态系统,环境变得越来越复杂。为新项目建立一个方便的环境可能需要几天时间。同时,容器也变得成熟。公司将其服务部署到 Kubernetes 集群的生产环境中,平台正在努力提供云 IDE 环境,以帮助人们顺利入门。同样的事情也发生在机器学习行业。envd' 旨在将这些特性引入机器学习开发管道。



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    刘凡平

    连续创业者

    毕业于中国科学技术大学,连续创业者,曾担任过百度公司深度学习公开课讲师、深度学习布道师、2345公司算法总监,专注于大数据分析、搜索引擎、传统机器学习和深度的应用与研究。从业多年深耕在机器学习应用,尤其搜索技术领域,拥有千万级用户的大规模算法落地经验,出版过《大数据搜索引擎原理分析》、《大数据时代的算法》、《神经网络与深度学习应用实战》、《突围算法》等技术专著,发表论文多篇。

     

    演讲主题:基于 Python 的深度学习框架设计与实现

    主题简介:

    大致介绍思路:

    (1)首先介绍深度学习框架的基本逻辑及原理;

    (2)其次介绍 Python 针对深度学习框架的设计思路与架构;

    (3)然后通过一个示例介绍该深度学习框架的实现,并通过2-3个案例,介绍该深度学习框架的应用方式及案例;

    (4)最后延伸性介绍自实现的深度学习框架在不同场景中应用;



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    杨华

    海豚跃跃联合创始人、首席运营官


    人工智能应用专家,研究方向为计算机视觉以及自然语言处理,曾任职于百度、好未来、复星杏脉,在教育、医疗行业拥有丰富的人工智能算法落地经验。

    演讲主题:基于海量数据的实体关系抽取实践

    Topic: Entity Relation Extraction Practice Based on Massive Data

    主题简介:

    【分享内容目标】

    通过案例综合介绍实体关系抽取,使得听众进一步了解Python在人工智能的相关应用。

     

    【演讲受众群体】

    掌握 Python、了解人工智能算法的相关人士。

     

    【主要内容介绍】

    1. 实体关系抽取的研究现状:实体关系抽取的发展历程及当前应用情况。

    2. 数据与网络结构设计:介绍模型的输入、输出和网络结构,以及模型设计的注意事项与难点。

    3. 服务的部署与应用:简要介绍模型部署的常用方式,结合案例重点讲解基于 NVIDIA Triton 的部署流程。

    4. 效果演示:结合案例进行实体关系抽取模型效果的演示,并通过演示回顾完整流程。




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    严懿宸

    阿里云高级工程师


    曾于 Oracle Labs 参与 GraalVM 开发,目前工作内容主要为 Python 与 Node.js 的运行时优化。

    演讲主题:Python 启动加速探索及实践

    主题简介:

    Serverless 架构的普及对 Python 应用的冷启动速度提出了新的要求,在真实的 Python 应用中模块导入占据了大部分的启动时间。为了提升 Python 应用程序的启动速度,近期发布的 Python 3.11  将内置模块的导入速度优化了大约15%。遗憾的是真实世界的应用启动耗时集中在第三方包的加载,复杂应用无法从3.11的这一项优化中获益。

    我们研发了 PyCDS(代码对象共享)技术,将三方库的加载速度提升至与 Python 3.11内置模块持平的速度。在不修改应用代码的情况下,实现15%-20%的启动加速。该方案还被集成到了 Serverless 解决方案中,能够显著减少 Serverless 场景下的冷启动开销。

    我们将从 CPython 社区相关工作、本方案的设计及实现、以及业务层面的集成等方面进行介绍。



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    羿莉/YiLi

    阿里云高级开发工程师 

    就职于阿里云日志服务 SLS 团队,主要关注大数据安全方向、海量数据接入审计、服务器底层资源效能优化等领域。曾就职于 Intel,负责大规模数据中心监控和服务器平台资源管理的开发与设计。使用 Python 多年,乐于分享,在阿里云开发者公众号/社区、B站等分享过多次文章或视频直播。

    演讲主题:Python Profiling 原理深入探索与实践

    主题简介:

    使用 Profiling 是监控代码的资源开销、定位问题的有效手段,基于已有的 Profiling 工具链,目前也出现了一些新兴的持续监控方案。此次分享我们将从 Python Profiling 的原理出发,讨论其最新的监控方案 Continuous Profiling 等,并动手实战完成 Python系统的剖析与分析流程。











    讲师/议题征集


    今年,我们将聚焦语言特性、工程实践、人工智能、 运维、网⻚、量化交易、安全几大话题。如果你在这些领域有所涉猎,同时想向全国的 Python 开发者们分享你自己的经验与理解,那么别犹豫,请务必联系我们!


    关注公号 PyChina 回复讲师/议题填写表单



     

    志愿者招募


    与此同时,一个大会的成功举行,离不开许许多多幕后伙伴的共同努力。如果你对于大会的组织、会务、媒体、翻译等方向的工作感兴趣,想要更多地参与到中国的 Python 开发者社区中来,那么也请不要犹豫,加入我们,一起让 PyCon China 以及中国 Python 开发者社区变得越来越好!


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    合作及其他更多事宜请联系:CynthiaXin1




    主办方

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    PyCon大会是Python语言社群全球性的盛会,PyConChina 是由 CPyUG(华蠎用户组)获得授权举办的中国PyCon年会。过去5年在北京、上海、广州、珠海、杭州、苏州、西安、合肥等地举办过十几次大会。

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