分享嘉宾：张建PingCAPTiDB优化器与执行引擎技术负责人编辑整理：Druid中国用户组第6次大数据MeetUp出品平台：DataFunTalk导读：本次报告张老师主要从原理上带大家深入了解TiDBSQL优化器中的关键模块，比如应用一堆逻辑优化规则的逻辑优化部分，基于代价的物理优化部分，还有和代价估算密切相关的统计信息等。本文将从以下几个方面介绍：首先讲一下TiDB的整体架构，接下来就是优化器的两个比较重要的模块，一个是SQL优化，做执行计划生成；另一个模块就是统计信息模块，其作用是辅助执行计划生成，为每一个执行计划计算cost提供帮助。最后介绍下优化器还有哪些后续工作需要完成。--01T
分享嘉宾：姚凯飞ClubFactory推荐算法负责人编辑整理：作者授权发布出品平台：DataFunTalk导读：关于用户画像的技术分享，分享给有需要的小伙伴，这里给的部分案例并非本人的作品，而是来自于其它优秀的公司和前辈，大部分来自于他们的技术分享及网络图片，如果不妥欢迎批评指正。--01什么是用户画像--02为什么需要用户画像--03如何构建用户画像--04用户画像的应用--05总结--参考资料：百分点《用户画像的构建与应用》腾讯-刘黎春《大数据时代下的用户洞察》一号店-王富平《用户画像系统实践》京东-郭理靖《数据引导生产》腾讯-刘立明《如何通过数据驱动业务发展》知乎-Mr.墨叽《如何做好用
分享嘉宾：高大月@美团点评，ApacheKylinPMC成员，DruidCommiter编辑整理：Druid中国用户组6thMeetUp出品平台：DataFunTalk--导读：长久以来，对SQL和权限的支持一直是Druid的软肋。虽然社区早在0.9和0.12版本就分别添加了对SQL和Security的支持，但根据我们了解，考虑到功能的成熟度和稳定性，真正把SQL和Security用起来的用户是比较少的。本次分享将介绍社区SQL和Security方案的原理，以及美团点评在落地这两个功能的过程中所遇到的问题、做出的改进、和最终取得的效果。下面开始今天的分享：我今天的分享内容包括四部分。首先，和大
导读：本次分享的大纲——PerceptionIntroductionSensorSetup&SensorFusionPerceptionOnboardSystemPerceptionTechnicalChallenges--01PerceptionIntroductionPerception系统是以多种sensor的数据，以及高精度地图的信息作为输入，经过一系列的计算及处理，对自动驾驶车的周围的环境精确感知。能够为下游模块提供丰富的信息，包括障碍物的位置、形状、类别及速度信息，也包括对一些特殊场景的语义理解（包括施工区域，交通信号灯及交通路牌等）。Perception系统包括多个方面及子系统：
分享嘉宾：张建PingCAPTiDB优化器与执行引擎技术负责人编辑整理：Druid中国用户组第6次大数据MeetUp出品平台：DataFunTalk导读：本次报告张老师主要从原理上带大家深入了解TiDBSQL优化器中的关键模块，比如应用一堆逻辑优化规则的逻辑优化部分，基于代价的物理优化部分，还有和代价估算密切相关的统计信息等。本文将从以下几个方面介绍：首先讲一下TiDB的整体架构，接下来就是优化器的两个比较重要的模块，一个是SQL优化，做执行计划生成；另一个模块就是统计信息模块，其作用是辅助执行计划生成，为每一个执行计划计算cost提供帮助。最后介绍下优化器还有哪些后续工作需要完成。--01T
分享嘉宾：姚凯飞ClubFactory推荐算法负责人编辑整理：作者授权发布出品平台：DataFunTalk导读：关于用户画像的技术分享，分享给有需要的小伙伴，这里给的部分案例并非本人的作品，而是来自于其它优秀的公司和前辈，大部分来自于他们的技术分享及网络图片，如果不妥欢迎批评指正。--01什么是用户画像--02为什么需要用户画像--03如何构建用户画像--04用户画像的应用--05总结--参考资料：百分点《用户画像的构建与应用》腾讯-刘黎春《大数据时代下的用户洞察》一号店-王富平《用户画像系统实践》京东-郭理靖《数据引导生产》腾讯-刘立明《如何通过数据驱动业务发展》知乎-Mr.墨叽《如何做好用
分享嘉宾：高大月@美团点评，ApacheKylinPMC成员，DruidCommiter编辑整理：Druid中国用户组6thMeetUp出品平台：DataFunTalk--导读：长久以来，对SQL和权限的支持一直是Druid的软肋。虽然社区早在0.9和0.12版本就分别添加了对SQL和Security的支持，但根据我们了解，考虑到功能的成熟度和稳定性，真正把SQL和Security用起来的用户是比较少的。本次分享将介绍社区SQL和Security方案的原理，以及美团点评在落地这两个功能的过程中所遇到的问题、做出的改进、和最终取得的效果。下面开始今天的分享：我今天的分享内容包括四部分。首先，和大
导读：本次分享的大纲——PerceptionIntroductionSensorSetup&SensorFusionPerceptionOnboardSystemPerceptionTechnicalChallenges--01PerceptionIntroductionPerception系统是以多种sensor的数据，以及高精度地图的信息作为输入，经过一系列的计算及处理，对自动驾驶车的周围的环境精确感知。能够为下游模块提供丰富的信息，包括障碍物的位置、形状、类别及速度信息，也包括对一些特殊场景的语义理解（包括施工区域，交通信号灯及交通路牌等）。Perception系统包括多个方面及子系统：
导读：风控是金融最常见的场景之一，本文将从业务和技术架构两个层面和大家探讨如何落地智能风控中台系统。分享主要围绕下面五点展开：风控中台的设计背景策略的全周期管理模型的全周期管理业务架构和能力原子化应用案例--01风控中台的设计背景首先大风控体系或者风控中台的建设在本质上是服务于业务的，所以我们需要构建一个以业务为核心的风控中台体系。以业务为核心的大风控体系应包含以下六个特点：实时化：通过实时的分析、预测，不断迭代风控能力，进而做到对风险的实时防控。精细化：指在风控业务线上，针对从头到尾的每个环节做到精细化的管理。联防联控：由于对客户做多视角风险防控，需要相对精细化，联防联控是从横向扩展来看风险
导读：风控是金融最常见的场景之一，本文将从业务和技术架构两个层面和大家探讨如何落地智能风控中台系统。分享主要围绕下面五点展开：风控中台的设计背景策略的全周期管理模型的全周期管理业务架构和能力原子化应用案例--01风控中台的设计背景首先大风控体系或者风控中台的建设在本质上是服务于业务的，所以我们需要构建一个以业务为核心的风控中台体系。以业务为核心的大风控体系应包含以下六个特点：实时化：通过实时的分析、预测，不断迭代风控能力，进而做到对风险的实时防控。精细化：指在风控业务线上，针对从头到尾的每个环节做到精细化的管理。联防联控：由于对客户做多视角风险防控，需要相对精细化，联防联控是从横向扩展来看风险
