2019-10-26

08:30-09:00        签到

09:00-09:20        致辞

09:20-10:00        Python 的 NLP 实战分享-如何实现合同风险预测模型？

本演讲深入浅出的介绍用 Python 做自然语言处理 (NLP) 的理论与实战应用，并特别在多语言挑战和法律文本处理上加大力道，力图在30分钟内给听众以全新视野与启发。内容主要分为3段：

1. Python NLP 入门

介绍用 Python 做汉语 NLP 的理论基础和必备工具。

2. 多语言 NLP 攻略

处理其他语言的 NLP 工具、中文分词和日文分词的不同点、多语言 NLP 的注意事项等。

3. “Python 合同风险预测模型”实战经验分享

通过解析模型构建过程，包括 EDA、Cosine Similarity、BLUE、ROUGE 等类似度算法的结果比较、文章语义分析等，具体提升听众处理法律文本的能力。

人和语言总是离不开的，NLP 可以处理森罗万象的生活中的语言现象，我希望通过这次的实战应用的内容，大家可以得到一些启发用 Python 去挑战自己感兴趣的领域的 NLP。

10:00-10:40        Python与云-AWS的Python原生应用浅析

Python自诞生以来一直有“胶水语言”的美誉，如今互联网开发进入了云时代，Python同样是云的“胶水”。这次分享了领先的云平台AWS的Python应用，充分展示Python语言优雅简洁的魅力。通过结合云平台的Python，几行代码实现云端应用程序，几行代码管理海量基础设施，几行代码连接IoT平台，几行代码调用高级人工智能，甚至，你想象过吗，几行代码实现一个卫星地面接收站。

10:40-11:20        Python语法扩展框架moshmosh和其上的CPython compatible JIT实现

模式匹配，大家想了很多年了。JIT，大家也想了很多年了。现在的模式匹配库，却远远不及其他语言内置的语言构造; 现在的JIT，却过于领域特定，局限于数值计算或者和脱离于CPython解释器。我们利用编译知识，基于一些意义重大的项目(如llvm, llvmlite), 实现了优化不同和use case程度的JIT实现; 同时也介绍了如何在现行python语法下扩展语义。

11:20-12:00         Soft Skills For Software Developers

12:00-13:00        午休

13:00-13:40        静态类型的 Python

不同于从实践的角度来安利静态类型标注，本次演讲将从学术界的角度讲述Python类型化的必要性，静态类型语言相较于等价动态语言的区别的本质是什么，以及如何利用现代PLT中的全局类型推导（Global Type Inference）技术，在不失灵活性的前提下，给Python加上静态类型系统。

13:40-14:20        基于 Flask 的 REST API 开发指南

作为一个微框架，轻量灵活的 Flask 很适合用来开发 REST API 服务。相对于 Django REST Framework 和 APIStar，Flask 有什么优势和缺点？为了减少工作量，我们通常会使用一些工具来辅助编写，面对 Flask-RESTful、Flask-RESTPlus、Flask-API、Webargs、Marshmallow 等扩展和工具库，我们应该如何选择？虽然我们经常使用 REST API 这个名称，但是大部分的 API 都不够 RESTful，那么什么样的 API 才能算是 REST API？在这个议题中，我们将对这几个问题逐一进行探讨，并了解如何使用 Flask 编写出功能完善的 REST API 服务。

14:20-15:00        用 MicroPython 触摸物理世界

1.介绍MicroPython的使用场景及生态环境。

2.分享自己学习MicroPython的经历

3.展示一个心电图实践项目,通过实践使用心电传感器读取自己的心跳，并使用oled展示。(将开发板带到现场)。

4.展示一个实践的项目(使用micropython读取温湿度并上传到服务器)，现场展示网址。

6.MicroPython的学习资源分享。

15:00-15:20        茶歇

15:20-16:00        Topic Python助力物联网项目开发

物联网项目通常包含单片机、嵌入式Linux、服务端等多个模块，涉及多种编程语言及技术栈。传统的开发模式以及多种技术栈的壁垒降低了物联网项目开发效率。

本议题通过一个实战项目展示物联网从设备到云端开发的全貌，主要采用Python一种语言实现单片机终端、嵌入式Linux网关、服务端程序的全栈开发。得益于Python简洁的语法以及丰富的第三方库，开发者可快速构建出物联网产品。

16:00-16:40        When Knowledge Graph meet Python

知识图谱（KG）是 AI 应用不可或缺的基础资源，近年来受到了各行各业的广泛关注，无论是研究院所、企业、还是开发者个人，都对这项技术有着极大的认知与使用需求。而 Python 作为一门简洁、高效、功能强大的编程语言，对于构建大规模 KG 有着领先的优势。

基于上述，本次分享将围绕以下三个方面进行展开：

一是介绍数据驱动的 KG 构建方法；

二是介绍在 Python 生态中已开发的、面向图数据管理与分析的工具包；

三是以上述一、二中所提到的方法与工具为基础，面向知网学术数据与多媒体新闻文本数据，构建两套完整的知识图谱系统，并详细阐述其中重要的设计思路、算法模型、质量验证标准、可视化展现，以及系统部署。

16:40-17:00        闪电演讲（最精彩的片段往往就在那么5分钟，期待闪电演讲可以给你带来灵感的爆发）

1. 【一次关于 SQLAlchemy session 的项目排错经验分享】吴强 - 新希望金融科技有限公司后台开发工程师

2. 【Python 在区块链领域中的地位？】鄢倩 - ThoughtWorks

17:00-17:10        会议结束拍照留念，抽奖