2021阿里巴巴研发效能峰会来啦

简介: 大咖和技术干货都拉满了


2021阿里巴巴研发效能峰会
来啦

6.23-6.24线上直播

阿里巴巴合伙人&资深技术专家、

IBM 副合伙人、

德勤云服务首席架构师、

PMI 业务副总裁、

eBay 应用研究员

近 30 位海内外大咖分享效能趋势实践

助力企业云上敏捷。

峰会图.png

云原生、低代码、智能化、

架构、DevOps、数字化转型,

1200 分钟精选技术干货,

和你一起,

感知行业技术水位,洞悉未来发展态势。

你将了解到

I 关于云原生

  • 上云后半场,云计算还有更多可能性么?
  • 是时候转型 Serverless 大规模微服务了吗?下一代应用运维怎么做?
  • 去年开始阿里启动云原生试点战役,前沿技术到底是否能为业务带来实际价值

I 关于架构

  • 如何为团队引入领域模型分析提升需求分析和沟通效率、产生高质量的软件和业务架构?🌟🌟🌟🌟🌟小编诚心推荐必看
  • 钉钉亿级设备同时在线、千万QPS、对业务零入侵的架构设计是如何演进的?
  • 面向未来的企业架构应该什么样?

I 关于 DevOps

  • 基于阿里多年大规模运维经验打磨出来的,企业全链路可持续运行解决方案到底战斗力如何?
  • K8S时代,阿里新一代云原生应用交付平台的核心架构有何秘籍
  • 业内如火如荼(不温不火)谈论的云端开发,阿里云有什么奇招?真能改变IT研发模式么?

I 关于数字化转型

  • 数字化转型业务敏捷的关系到底是什么?
  • 如何搭建数字化战略规划到执行落地的方法体系?
  • 阿里在数字化转型沉淀了什么方法论?成功数字化转型的案例长什么样?

I 关于低代码

  • 5分钟构建一个专属应用的钉钉宜搭低代码平台怎么用起来?低代码技术未来会如何发展?
  • 教育行业、工程行业、物联网等交叉行业,非专职码工如何用低代码技术实现研发提效

各路热门效能领域技术大咖拉满

跨界探讨云时代效能技术趋势

组织数字化转型业务敏捷实践

分享来自不同领域不同规模不同类型的效能提升案例。

和去年一样,今年峰会开设1个主论坛+5个分论坛,6.23-6.24全程在线直播

很多人很好奇,现在“风靡全球”的各种在线峰会,到底是怎么录制出来的?

那就提前带各位看看技术大佬的现场花絮吧!

(趁职务之便,跟拍了峰会大佬录制,然后非常开心地录到了技术大佬们化妆演讲拍摄的过程,嘘🤫)

👇偷偷剪出来给你们看一波,看完你就知道我没骗你们,真的干货满满!

点击此处访问2021研发效能峰会官网查看全部议程预约报名。

报名成功后会前会收到短信提醒,第一时间看到直播。

微信文章二维码 1440*686.png

长按二维码可报名哦

钉钉加入峰会交流群(钉钉群号:34334698),

免费领取10倍效能提升案例集

相关文章
|
存储 数据挖掘 BI
数据平台发展史-从数据仓库数据湖到数据湖仓 1
数据平台发展史-从数据仓库数据湖到数据湖仓
|
10月前
|
数据可视化 算法 计算机视觉
什么是傅里叶变换?傅里叶变换处理图像的原理是什么?
傅里叶变换是一种强大的数学工具,能够将信号在时域与频域之间进行转换,广泛应用于物理学、信号处理、图像处理等领域。它能够将复杂信号分解为多个简单的正弦波,从而便于分析和处理。在图像处理中,傅里叶变换可以用于去噪、锐化和压缩等操作,通过滤波器选择性地保留或去除特定频率的信息,提高图像质量。
|
12月前
|
虚拟化
VMware Workstation产品常用的快捷键
文章介绍了VMware Workstation产品中常用的快捷键及其功能,包括对虚拟机的控制、设置、快照管理等操作,同时提供了作者的联系方式和博客链接。
556 15
|
Ubuntu Shell 应用服务中间件
在Ubuntu 14.04上安装和使用Docker Compose的方法
在Ubuntu 14.04上安装和使用Docker Compose的方法
318 1
|
C#
C#如何实现窗体最小化到托盘
C#如何实现窗体最小化到托盘
338 0
|
C# 开发者 测试技术
震惊!Xamarin 竟能如此构建跨平台应用程序,代码共享、界面设计与性能优化全攻略大揭秘!
【8月更文挑战第31天】在移动应用开发领域,跨平台工具日益受到青睐。Xamarin 是一款强大的工具,支持使用 C# 开发适用于 iOS、Android 和 Windows 的应用。通过安装 Visual Studio 或 Visual Studio for Mac,并创建 Xamarin 项目,开发者可以利用丰富的功能和工具进行开发。Xamarin 的主要优势在于代码共享,能够显著提高开发效率。
202 0
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
AI如何优化广告效果?
【5月更文挑战第15天】AI如何优化广告效果?
374 1
|
传感器 机器学习/深度学习 边缘计算
最新综述 | 复杂环境中的计算机视觉问题介绍及解决!(上)
环境的高精(HD)语义地图生成是自动驾驶的一个重要组成部分。现有方法通过融合不同的传感器模式(如激光雷达和相机),在这项任务中取得了良好的性能。然而,目前的工作基于原始数据或网络特征级融合,仅考虑短距离高精地图生成,限制了其部署到现实的自动驾驶应用中。在本文中,作者专注于在两个短距离(即30m以内)构建高精地图的任务,并预测长达90m的长距离高精地图,这是下游路径规划和控制任务所需的,以提高自动驾驶的流畅性和安全性。为此,作者提出了一个名为SuperFusion的新网络,在多个层次上实现了激光雷达和相机数据的融合。
最新综述 | 复杂环境中的计算机视觉问题介绍及解决!(上)
|
机器学习/深度学习
时序预测 | MATLAB实现基于BP神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)
时序预测 | MATLAB实现基于BP神经网络的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)