活动预告| WasmEdge 邀请你参加第七届中国开源年会(COSCon 2022)

serverless 技术社区 2022-10-25 11:24:18

一年一度的开源年会就要来啦!第七届中国开源年会(COSCon'22)将于2022年10月29日拉开帷幕。由于众所周知的原因,开源年会依然选择线上举办,同时在北京、上海、上海、郑州等城市设立分会场的形式。线上干货演讲不断,线下精彩活动任君挑选。

WasmEdge 作为本届开源年会的社区合作伙伴,会在开源年会发表2场技术演讲,并积极参与北京分会场线下活动:开源集市,围绕“Open the World / 打开新世界”为开源年会添砖加瓦!
 

北京线下分会场:开源集市

在9月3日的开源集市活动上,WasmEdge 展示了如何在 WasmEdge 运行基于 Hyper 的 async app、创建 GitHub 工作流,以及如何将 WasmEdge 集成到 Shifu 框架,作为处理数据的轻量级 runtime

在今年的 CosCon 北京线下分会场上,WasmEdge 将与其他22个开源项目共聚开源集市,为对开源感兴趣的小伙伴解答开源、编程、职业发展等问题,并带小伙伴们深入了解各个开源项目。与项目维护者面基的机会,不容错过。

WasmEdge 将在开源集市设置三个任务,欢迎开源爱好者和开发者前来互动!每完成一个任务即可获得奖品一份。三个任务同时同时完成更有额外大奖。
 

【志愿者招募】如果想要深度参与开源集市,转变身份,以开源项目方的身份和广大开发者进行交流,欢迎成为 WasmEdge 展台志愿者。

  • 福利:WasmEdge 礼品大礼包一份,与开发者交流,丰富社交网络
  • 工作内容:29日下午2-5点,协助 WasmEdge 为参与任务的开发者提供指引
  • 报名方式:在 Second State 公众号回复【志愿者】+ 联系方式,我们将在24小时内联系您。

 

两场技术分享

开源商业化是大多数公司开源项目要面临的问题。源代码都开放了,开源项目靠什么赚钱?开源软件出海要做的第一件事是什么?什么时候需要雇佣第一个销售?回顾历史,开源商业化的典范红帽软件是如何成功的?展望未来,云厂商与开源项目之争,又该何去何从?

10月29日下午,15:30-16:10
Second State 创始人 Michael Yuan 博士
开源商业化分论坛
《PLG 的 OG 是 开源软件》
在这个演讲中,Michael 将讲解 PLG 这一在 SaaS 非常火热的模式与开源是什么关系,以及上文提到的各个问题。

Michael Yuan 在开发和商业化开源软件方面拥有丰富的经验,是 JBoss 的早期员工,Red Hat 的产品经理。经历了硅谷 OG 开源软件公司融资,验证商业模式,收购退出的全过程。他之后一直活跃在基础软件开发、销售、投资的第一线,在美国出版过 5 本软件工程的专著,并被翻译为多国语言。

免费报名:https://www.bagevent.com/event/8199059


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谈到开源,必然离不开 GitHub。 开源项目的维护者与社区运营每天会在 GitHub 上花费大量时间,如何改善 GitHub 工作流,让工作更有效率,是每个开源人应该思考的问题。

10月30日下午,16:00-16:30
Second State 产品经理 Vivian Hu
开源百宝箱分论坛
《使用 Serverless 函数改善 GitHub 工作流》
在这个演讲中,Vivian 将介绍一种使用 serverless 函数定制您的 GitHub 通知体验以及其他 GitHub 工作流的新方法。

免费报名:https://www.bagevent.com/event/8199059


10月29日-30日,不见不散!


欢迎加入WasmEdge的 Discord 交流,同时获取项目最新进展。



---我是抽奖分割线---

在10月24日来临之际,为了感谢广大开发者对 WasmEdge 的关注与贡献,周边抽奖来啦!

参与抽奖即有机会获得渔夫帽、Rust 搪瓷杯、冬日暖心马甲等礼物。

参与规则:

关注Second State公众号,回复 KubeCon 获取抽奖链接
开奖时间为10月24日下午6点(北京时间)
 

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CSDN-Ada助手 2023-01-13
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内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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