组委会诚挚感谢每一位嘉宾，讲师，赞助伙伴和参会者对 PyCon China 的支持，该资料仅作为开发者交流学习使用，如果进行商业行为，请获得大会组委会以及讲师的授权，许可。
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请和我们一起再一次感谢对本届大会做出贡献的每一位讲师。
金碧辉 - 诺基亚贝尔 - 机器学习工程师
主要从事机器学习/深度学习的建模，应用机器学习/深度学习分析公司软件产生的log，提高软件产品开发维护的效率。并任deeplearning.ai课程Sequence Models助教。
演讲主题：Log Analysis: Machine Learning With Dig Data
主题简介：分享应用机器学习对海量已分析的软件运行产生的log进行学习，实现对未分析log进行机器自动分析归类，提高调查问题的效率的解决方案以及技术架构，涉及大数据带来的数据存储，计算机内存，特征提取效率，模型训练效率的挑战。
方案基于诺基亚Cloud，S3以及GPU等资源，应用了spark，tensorflow等framework，以python为主要开发语言，分享使用python在机器学习工程处理大数据的思考与挑战。
李枫 - 自由职业者
先后就职于Motorola, Samsung, Alibaba, EMC, Citrix等IT公司，现为自由职业者。熟悉基于ARM+Linux的嵌入式软件平台架构, 在甲骨文JavaME, 高通BREW, 摩托罗拉P2K，谷歌Android，三星Tizen等移动平台上具备十余年研发经验。
近几年主要从事云计算相关研发工作，在数据中心软硬件架构，软件定义存储，虚拟化，信息安全，高性能网络等技术领域积累了一定的经验。
是《灰帽黑客 第4版：正义黑客的道德规范、渗透测试、攻击方法和漏洞分析技术 》一书中文版的主要译者：
http://product.dangdang.com/23927890.html
对技术创新具有浓厚的兴趣和实践能力，热心参与开源社区的各种活动，多次参加各种IT会议并作技术分享
演讲主题：GraalPython--新的Python运行时
主题简介：
1) GraalVM简介及Python在OpenJDK开发中的重要作用
2) 深入分析GraalPython的实现
3) 重新思考和设计Python运行时
4) 在开源ARM平台（如树莓派/96Boards等）上实践GraalPython/GraalVM
秦续业 - 阿里巴巴计算平台事业部 - 技术专家
主要工作是将 Python 生态和大数据环境进行结合。过去工作包含编写了 pyodps DataFrame 框架，这个框架能让用户编写类似 pandas 的代码，但支持在 MaxCompute 大数据平台、pandas 和传统数据库上执行。现在的工作主要是 Mars，这是一个基于矩阵的统一计算框架，目标把 PyData 的生态带到分布式执行环境，目前支持 Numpy 接口，能在分布式环境执行多维数组操作，它支持在 GPU 上运行，且支持二维稀疏矩阵。未来会将 pandas 和 scikit-learn 分布式化。
演讲主题：Mars——基于矩阵的统一计算框架
主题简介：基于矩阵的统一计算框架 Mars，目标把 PyData 的生态带到分布式执行环境，目前支持 Numpy 接口，能在分布式环境执行多维数组操作，它支持在 GPU 上运行，且支持二维稀疏矩阵。目前，Mars 兼容 70% 常见 Numpy 接口。本次分享会介绍目前我们的工作，会介绍 Mars 的实现原理，并且对未来的上层建筑包括 DataFrame 和机器学习进行展望。
孔晓泉 - 亿咖通 - 研发工程师
从事自然语言处理两年多，有丰富的理论和实践经验。目前在吉利集团旗下车联网公司从事车载人机交互系统的研发工作，曾在阿里巴巴集团从事自然语言相关的框架和算法开发工作。
演讲主题：Python 环境下的自然语言处理
主题简介：自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）作为人工智能领域的一个重要分支，现在已经成为人工智能研究、创业和落地的热点方向。本次分享将从理论和实践结合的角度，介绍 NLP 的理论、实现和流程，同时将介绍 Python 环境下重要的工业级开源框架：SpaCy 和 RASA NLU，并提供针对中文场景的具体建议。
王斌鑫 - 阿里云 - 高级开发工程师
开源图书《Python 最佳实践指南》中文版译者、开源Python跨平台工具库“pydu”作者，Python热爱者和工作者。从事过采控平台设计、Agent开发、测试工具开发和项目管理等工作。
演讲主题：Python 源码加密
主题简介：在对外发行 Python 应用时，我们可能出于个人或商业的保密要求，需要加密源码。主流的加密方式有发行 .pyc 文件、混淆源码、使用 Cython 编译等。本次分享将简单介绍现有加密方式的优点与不足，再重点介绍如何基于对称加密和非对称加密算法定制 Python 解释器，从而达到加解密源码的目的。
杭州站资料下载
蟒人 - 福利时间
【PyCon 2018 北京站资料下载】https://shimo.im/docs/QgPUss7mLQYTOjWe/
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