他穿格子襯衫，背大大的背包，思維二次元，超級能熬夜，不太愛說話。如果問他是誰，也許很多人腦子里都會不約而同地想到一類人，技術宅。

不僅是在別人眼里，很多技術人自己也習慣甚至樂于稱自己為技術宅。“技術宅”似乎成了“宅”的一種高級進化形態，是極客的代名詞。他們神一般地存在于世界各地，對社交不放在心上，但對鉆研技術樂此不疲。

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 “宅”這個符號，很大程度上代表著一種令人欽佩的，追求技術深度的堅韌和執著。所以每次看到技術人員沉默寡言的時候，大家也都表示理解。可是word哥，你終究是要在現實世界中生存的，不能真的把“宅”當成公理，變成不主動走出去學習，不積極與外界接溝通接觸的借口。因為我們需要一個體現自我價值的方式和方法，也需要一個途徑來把技術轉換為實際的收入。

曾經看到樣一個笑話，一個技術人員和老板說要漲薪，說自己已經積累了十年的經驗，但卻遭到了老板的拒絕。老板對他說你擁有的不是十年經驗，只是一年的經驗重復了十年。的確如此，對于技術人員來說，多和業界接觸，參加一些技術大會，認識不同的人，了解新的技術，學習新的模式，并選擇合適的應用于自己的項目中，使自己始終保持進步，這是非常重要的事情。

現在，業界大大小小的技術會議，都可以為技術人員提供學習、交流、人脈拓展的機會和平臺。但是大會門票動輒上千甚至幾千，究竟該怎樣選擇呢？

在大會主題的選擇上，無疑應該選擇當下熱門的前沿技術。日前，Gartner針對中國本土科技發展情況給出中國信息通訊技術成熟的四大發展趨勢，其中，“大數據將在中國大行其道”成為核心觀點之一。其研究數據顯示，龐大的中國互聯網和移動互聯網用戶體量仍在保持迅速增長，預計截至2016年年底將分別達到6.5億和9.8億，這為大數據帶來了前景***的發展機會。并且在國內一眾超大型互聯網公司的帶領下，各類企業正積極尋求大數據的價值。這樣看來，“大數據”是一個非常值得關注的技術方向。

另外，在一次大會上，無論是技術、業務還是場景，如果我們聽到了技術大牛對某一個點或一個面的剖析，獲得了他們踩坑、繞坑和填坑的經驗，這才能滿足我們實實在在的需求。

那么這一切，我們在11月25、26日兩天舉辦的WOT2016大數據技術峰會上，都能找到。

“9+1” 專場設置，融合技術應用與行業實踐

WOT2016大數據技術峰會采取“9大技術分論壇+行業應用實踐分論壇”的專場設置模式。議題涵蓋實時計算、機器學習、區塊鏈、算法與模型、系統架構、NoSQL技術實踐、數據安全、數據可視化、物聯網九個大數據領域前沿技術專場，及包含金融大數據、氣象大數據、零售大數據等傳統行業與大數據領域實踐和熱門應用，使參會者既能學習到落地的技術應用，又能打開大數據技術***的商業模式創新、行業發展趨勢的視野。

豪華的講師陣容

為了打造大數據領域高品質的技術盛宴，本屆峰會組委會邀請到51CTO***內容官楊文飛、國美在線CTO于斌平、AdMaster技術副總裁兼總架構師、北京航空航天大學特聘教授盧億雷、蘑菇街技術總監鄧欽華、中國Hadoop技術峰會大會主席、China Hadoop大數據專委會主任委員何建軍五位出品人共同傾力打造。

目前,WOT2016大數據技術峰會已經確認的部分講師包括，Hortonworks高級技術成員,HBase核心貢獻者Ted Yu；rowingIO創始人兼CEO，前LinkedIn（領英）美國商業分析部高級總監張溪夢; EasyHadoop創始人向磊; 百度網頁搜索基礎架構團隊技術負責人顏世光；易觀智庫CTO郭煒; 獵聘網***數據官單藝; 騰訊游戲數據中心總監農益輝；國美在線大數據平臺部經理路加；蘑菇街圖像視頻算法負責人民達；BDP商業數據研發副總裁肖昆；騰訊高級工程師周東祥；AdMaster資深架構師劉喆；百度大數據平臺架構師侯玨；百分點研發副總監黃偉；一點資訊大數據平臺總監田超；鏈家大數據平臺架構師趙國賢；永洪BI咨詢總監符鵬飛；京東商城信息安全管理部經理李學慶；國家信息中心處長邵國安；美團網高級技術經理任化偉；飔拓CTO，原京東***科學家李成華；京東展示廣告負責人郭文濤；秘猿科技CEO，以太坊研發團隊核心成員，中國以太坊及區塊鏈技術社區謝晗劍布本智能***分析官王安；樹根互聯技術有限公司副總經理王曉峰等。

他們將會分享哪些主題呢？

百度的萬億量級實時計算系統

過去十年，百度搜索引擎主要基于批處理系統（MapReduce）構建，每周全量地處理數萬億的超鏈與網頁數據。帶來了兩個問題：1. 資源消耗巨大，每周全量處理1千億網頁用5000臺機器，那處理一萬億就得5萬臺。2. 時延太長，一篇網頁從產生，到用戶可以檢索到，平均需要1~2周的延時。針對以上問題，我們組織研發了海量實時數據庫Tera，存儲幾萬億的超鏈屬性與網頁數據并提供全實時的讀寫訪問，基于Tera構建了可以每秒處理千萬量級互聯網新生內容的實時增量數據處理系統，將搜索引擎的核心處理邏輯進行了全面重構，實現了分鐘級的鏈接發現、網頁抓取和索引篩選。本次演講主要介紹海量實時數據庫Tera的構建經驗和在網頁實時處理的應用。

人臉技術在電商直播中的應用

主要介紹人臉技術（包括人臉檢測、特征點跟蹤等）在電商直播中的應用實踐。與在云端執行算法的模式不同，我們面臨著在移動手機端如何實時運行人臉技術算法的難點。為了解決該難點，我們采用了適合實時運行的人臉檢測算法和特征點定位算法，并且根據工程實際進行了優化的工作，最終達到了算法效果和運行性能的平衡，所開發的算法在直播的業務場景中得到了應用。

TinyLFU, a highly efficient cache admission policy

W-TinyLFU records the frequency in a counting sketch, ages periodically by halving the counters, and orders entries by SLRU. An entry is discarded by comparing the frequency of the new arrival (candidate) to the SLRU's victim, and keeping the one with the highest frequency. This allows the operations to be performed in O(1) time and, though the use of a compact sketch, a much larger history is retained beyond the current working set. In a variety of real world traces the policy had near optimal hit rates.

高效機器學習系統的設計原則和模式

目前大部分關于機器學習的研究和討論集中在算法和模型方面。但是，在實際應用中，設計者還需要考慮很多復雜的生產和開發問題：如何進行模型的訓練和在線更新？怎樣保證系統的穩健和可靠？如何高效地進行模型和特征試驗？如何處理海量而不斷變化的特征？怎樣高性能地處理實時數據流？... 在本次演講中，我將從實踐出發，嘗試對高效機器學習系統的基本設計原則和一些常用的設計模式進行歸納和總結。

NoSQL如何加速企業級大數據應用

NoSQL數據庫是目前業界流行的新一代大數據架構的核心之一，而在企業級大數據應用中，對于數據庫有著更高的需求。本次分享的議題，主要就將探討在金融。政府等等企業級的大數據應用下，NoSQL數據庫如何加速企業級大數據一共，以及新一代的NoSQL數據庫的定位、應用場景。

此外還包括：

• 構建自己的可視化大數據查詢平臺
• AdMaster的Lambda架構實踐
• Apache Kylin在國美在線的應用
• 騰訊數據數據應用技術架構解密
•  基于深度學習的細粒度情感分析
• 深度學習在推薦系統中的應用
• 一點資訊大規模實時點擊反饋平臺
• 實時計算平臺服務化的演進
• 企業大數據的實時分析之路
• 地產數據的基石之大數據架構之路
• 互聯網金融行業數據化決策
• 深度學習與智能聊天系統
• 數據安全治理框架與實踐
• 大數據下的電商風控體系
• 互聯網廣告人群的算法架構與應用
• 全棧溯源－追溯性能問題根源
• 騰訊游戲大數據分析平臺iData的精細化運營之道
• 點“數”成金：把可視化變成生產力
•  Redis高性能緩存及持久化
•   ……

目前，WOT2016大數據技術峰會購票折扣優惠已進入緊張的倒計時階段。技術宅們，快背上背包，去告訴你的Boss，11月25號你要去做一件多酷的事吧。

猛戳下方二維碼，了解大會更多信息。