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QCon上海2023全球软件开发大会

QCon上海2023全球软件开发大会(共52套打包)

  • 文件数量:52套
  • 合集大小:231 MB
  • 更新时间:2024-06-25 00:06
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  • 合集人气:479
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QCon上海2023全球软件开发大会的相关介绍

    在信息化和全球化日益加速的今天,软件开发技术日新月异,对全球各行各业产生了深远影响。2023年全球软件开发大会(QCon上海站2023)无疑成为行业内外瞩目的焦点。本次大会汇集了全球顶级的软件开发专家、企业领袖、研究者,共同探讨软件开发的最新动态、趋势与挑战。大会以“未来软件开发的创新与演进”为主题,涵盖了从前端到后端、从云计算到人工智能、从大数据到物联网等多个领域。


    一、峰会核心内容

    1、人工智能与机器学习

    随着人工智能技术的快速发展,其在软件开发领域的应用越来越广泛。本次大会上,多位专家就人工智能与机器学习在软件开发中的最新进展进行了深入探讨。从自然语言处理到计算机视觉,从深度学习框架到模型优化,一系列议题引发了与会者的浓厚兴趣。通过这些演讲,我深刻认识到人工智能技术对软件开发流程、算法优化以及产品创新等方面的重要影响。


    2、云计算与微服务

    云计算和微服务是当前软件开发领域的热门话题。本次大会对云计算的最新发展进行了全面梳理,重点探讨了微服务架构的设计、部署和管理。专家们分享了如何利用云计算资源实现弹性伸缩、自动化运维以及数据安全等方面的最佳实践。通过这些内容,我学到了如何合理规划云资源、提高应用性能以及确保系统安全的有效方法。


    3、大数据与数据科学

    大数据和数据科学在软件开发中的地位日益凸显。本次大会聚焦于大数据处理和分析技术的最新进展,涉及数据采集、存储、查询以及数据驱动的产品设计等方面。专家们深入剖析了数据科学在业务决策、产品优化以及市场预测等方面的应用案例。通过这些演讲,我认识到了数据科学在软件开发中的关键作用,以及如何运用数据驱动的方法优化产品和服务。


    4、物联网与边缘计算

    物联网和边缘计算技术的发展为软件开发带来了新的挑战和机遇。本次大会围绕物联网设备的管理、数据安全以及边缘计算的最新应用进行了深入探讨。专家们分享了如何构建高效、安全的物联网系统,以及如何利用边缘计算提高数据处理和实时响应的能力。通过这些内容,我学到了如何应对物联网和边缘计算在软件开发中的挑战,并把握这一领域的未来趋势。


    二、能学到什么?

    1、最新技术趋势:这次大会汇聚了软件开发领域的顶尖专家,他们分享的最新技术和研究成果可以让你了解行业发展的前沿。无论是人工智能、机器学习、云计算、大数据还是物联网,可以通过这次大会掌握最新的技术趋势和动态。


    2、最佳实践和经验分享:大会上的主题演讲和分论坛通常会涵盖各种实践案例和经验分享,这对于提升开发技能和项目管理能力非常有帮助。可以学习到如何运用新技术解决实际问题,或者如何优化开发流程,提高软件的质量和性能。


    3、拓宽视野:软件开发不再是一个孤立的领域,它与设计、产品管理、市场营销等都有密切的联系。通过这次大会,可以接触到不同的视角和思考方式,从而拓宽视野,提升综合素养。


    4、建立人脉:参加这样的大会,不仅可以听到很多精彩的演讲,还可以结识来自全球的开发者和行业专家。这不仅是一个学习的机会,也是一个交流和建立人脉的机会。可以在这些场合找到合作伙伴,或者发现新的职业机会。


    5、激发创新思维:大会上会有很多关于未来趋势的讨论和预测。这些内容可以激发创新思维,帮助预见未来可能的发展方向,从而提前做好准备。


    6、解行业标准和发展方向:通过大会的主题演讲和分论坛,可以了解到行业的最新标准和发展方向,这对于制定个人或团队的发展策略非常有帮助。


    7、提升解决问题能力:通过大会上分享的各种案例和实战经验,可以学习到如何解决软件开发中遇到的各种问题,这对于提升问题解决能力非常有益。

合集包含52个文档:
HVML 编程语言及其应用的跨端运行技术-魏永明(42页).pdf 2024-06-25
基于CodeFuse的下一代研发探索-姜伟(35页).pdf 2024-06-25
大语言模型的低比特计算 戴金权(30页).pdf 2024-06-25
云原生场景下 Fluid 加速 AIGC 工程化实践-车漾(23页).pdf 2024-06-25
平安业研一体 BizDevOps——降本增效与业务价值最大化实践-龚明杰(25页).pdf 2024-06-25
如何在团队里实现全面效能提升-李云(23页).pdf 2024-06-25
如何打造高效的软硬协同团队-陈孟斌(22页).pdf 2024-06-25
LLM 在微盟 BI 场景的探索与落地-王成(36页).pdf 2024-06-25
拓展智能边界 开启云计算崭新时代 周靖人(37页).pdf 2024-06-25
大模型时代 最大化CPU价值的优化策略-何普江(18页).pdf 2024-06-25
大模型落地到代码场景的探索实践-汪晟杰(35页).pdf 2024-06-25
高性能鸿蒙应用开发实践解析-王雷(28页).pdf 2024-06-25
解析云原生数仓 ByteHouse 如何构建高性能向量检索技术-田昕晖(42页).pdf 2024-06-25
大语言模型提示词工程原理及最佳实践-郑昊(41页).pdf 2024-06-25
LLM 模型压缩与推理加速实践-陈磊(22页).pdf 2024-06-25
构建云原生的端到端生成式 AI 应用-肖元君(29页).pdf 2024-06-25
电力数字孪生共性软件开发平台研发及应用-于海(33页).pdf 2024-06-25
快手系统软件技术演进与资源效率优化-熊刚(27页).pdf 2024-06-25
作业帮大数据湖仓架构和实践-孙建业(13页).pdf 2024-06-25
基于软件开发新理念的新一代的数据基础设施-曹伟(38页).pdf 2024-06-25
LLM的新技术与新实践-王元(34页).pdf 2024-06-25
以 KCL 语言为例 详解领域编程语言如何从设计走向开源实践-徐鹏飞(36页).pdf 2024-06-25
微服务架构下 使用 Higress 构建高性能云原生网关实践-耿蕾蕾(34页).pdf 2024-06-25
Secure Egress In Serverless Compute-余皓伟(21页).pdf 2024-06-25
阿里云搜索Serverless产品架构设计和应用实践-邢少敏(36页).pdf 2024-06-25
Big Data:From Theory to Systems 樊文飞(35页).pdf 2024-06-25
Edith网关——面向小红书亿级DAU的网关大规模实践-陈华昌(42页).pdf 2024-06-25
Tengine-Ingress 高性能高可用云原生网关-邓波(32页).pdf 2024-06-25
LLM 训练推理加速在阿里巴巴的实践-刘侃 杨斯然(21页).pdf 2024-06-25
云视听小电视性能和效率优化实践-郭利兵(32页).pdf 2024-06-25
哈啰出行从Copilot到Agent模式的探索-贾立(25页).pdf 2024-06-25
aiXcoder 代码大模型在企业的应用实践-李力行(44页).pdf 2024-06-25
高效且高度可配置的大模型推理引擎与服务-史树明(36页).pdf 2024-06-25
云原生时代的通用流量入口 高性能云原生网关实践-韩佳浩(27页).pdf 2024-06-25
企业发现云成本优化的新秘密武器-于功波(42页).pdf 2024-06-25
AI Native 化的大前端开发模式-周廷帅(35页).pdf 2024-06-25
LLM 在大数据研发治理套件 DataLeap 中的应用实践-王慧祥 丁桂涛(27页).pdf 2024-06-25
基于 RAG 构建生成式 AI 应用最佳实践与 避坑指南-李元博(40页).pdf 2024-06-25
系统稳定与信息安全——体系建设与实战经验 刘向阳(24页).pdf 2024-06-25
魔搭社区开源ModelScope-Agent框架 打造专属智能体-张志成(21页).pdf 2024-06-25
百度大模型驱动下的智能代码助手提效实践-李杨(20页).pdf 2024-06-25
LLM赋能声明式前端框架调试的实践与思考-涂旭辉(33页).pdf 2024-06-25
利用 LLM 改善研发过程里答疑体验-段潇涵(34页).pdf 2024-06-25
微盟如何使用 Serverless 实现 SaaS 服务流量优化与快速响应-李盛雁(37页).pdf 2024-06-25
借助MetaGPT之力 实践自然语言编程的前沿探索-吴承霖(23页).pdf 2024-06-25
当AI时代来临,会带来哪些机会之智慧矿山-马巍(20页).pdf 2024-06-25
解锁 SQL 查询性能 深入理解关系数据库的内部机制与优化策略-李小燕(21页).pdf 2024-06-25
爱奇艺数据治理中的数据湖应用实践-杜益凡(27页).pdf 2024-06-25
基于时间序列数据预测模型的智能量化交易系统性能优化实践-黄益聪(16页).pdf 2024-06-25
借助 LangChain 与 LLM Agent 加速生成式 AI 应用开发-张文举(37页).pdf 2024-06-25