最后一位分享嘉宾是来自即酷科技(北京)有限公司高级工程师 杨钧凯 ，他带了《Python代码智能推荐和语义搜索的应用》的主题演讲。

杨钧凯介绍了团队用Python代码智能推荐和语义搜索的原因、方式以及个人的案例分享。他表示，Python的特点在于非常适于解决任务导向的问题，可以具体这么来理解：首先，设计，理解需求是什么，然后根据已有的经验和知识选择解决方案；其次，实现，很多情况下并不需要构建底层完整的东西，可以利用原有库和工具做想做的事情，把这些库研究清楚，利用这些工具把问题解决掉。

来自英伟达的资深深度学习架构工程师 张校捷分享了《PyTorch自然语言处理实战》的主题演讲。

Pytorch是基于动态图的深度学习框架 ，相比于静态图的深度学习框架的特点是比较灵活 ，利用PyTorch构建自然语言处理模型的主要步骤包括：获取文本语料库 （通过爬虫等方法收集训练数据）；文本数据的清洗 （删除无用数据，冗余数据和乱码等等）；文本预处理（正则化，分词，去停词）；构建词库（给单词赋予序号）；文本转化成对应序号，输入自然语言处理模型进行训练；模型的验证，部署等后续步骤。

现场，他利用PyTorch构建一个基于注意力机制的seq2seq模型，对自然语言处理的数据预处理，深度学习模型的搭建以及部署进行了介绍。在他看来，通过PyTorch使用GPU对模型进行训练是非常方便的。

他指出，相对来说，在工业界TensorFlow的应用范围更广泛，但实际上目前学术界对PyTorch框架的研究很多，这个框架用起来比较舒服，对于初学者是非常友好的，也希望借此机会能够让更多的人了解到PyTorch框架2.0公布后的新特性。

短暂的15分钟中场休息后，下午场论坛继续开始。

来自IBM 高级项目经理 魏贞原 分享了《Python在金融领域的应用——信用评分卡》的主题演讲。他首先谈到了2020年技术发展趋势，以及在这个时代下数据科学家必备的技能和特点。

演讲中，他主要以业务实际案例的角度分享了Python机器学习在信用评分卡场景上的应用，并从项目流程的六个阶段：数据获取、数据预处理、探索性分析、变量选择、评分系统、信用评分、模型评估、模型开发进行了详细介绍。他指出，每个企业针对的业务方向是不一样的，所以需要的数据源也是不一样的。

来自天云融创数据科技（北京）有限公司 高级工程师 谭可华发表了《Spark with Python应用》的主题演讲。

谭可华首先展示了当前社区编程语言的排名情况，毫无疑问，Python已经成为主流语言，并呈上升趋势；尽管相对来讲，Java语言使用的开发者是最多的。但现在有关Python的框架、工具越来越丰富，Java调用Python的方式已经过去了，现在是Python调Java的方式。例如，Python的数据处理实用工具numpy/scipy/matplotlib、pandas库、微软的NLTK等。

而调用Python函数，Spark框架有天然的优势。Spark使用py4j来实现python与java的互操作，从而实现使用python编写Spark程序。Spark也同样提供了pyspark，一个Spark的python shell，可以以交互式的方式使用Python编写Spark程序。

随后，谭可华总结了PySpark的运行原理，使用的优缺点等问题。

Pyspark中dataframe的优势主要在于支持多种数据格式和数据源、能够从单台笔记本电脑上的千字节数据扩展到大型群集上的PB级数据等。同样，Pandas与Pyspark中dataframe是有区别的。

值得一提的是，在回答现场提问者关于如何为企业招聘到合适的Python大数据开发者时，他回答道：“从企业的角度讲，确实很难找到两种方面兼具的人才，主要还是依据企业用户的群体。”

阿里巴巴技术专家秦续业带来了以《用Mars并行和分布式执行Numpy》为题的演讲。

秦续业首先介绍了Numpy的最核心的概念ndarray，它非常强大，能表达多维数据，而真实数据不是只有一维和二维这么简单。ndarray主要有以下三大特点：对整组数据快速运算的标准数学函数(⽆无需编写循环) ；读写磁盘数据的⼯具和操作内存映射文件的工具；提供线性代数、随机数⽣生成和傅⾥里里叶变换函数等高级方法。

他表示，Numpy已经变成了一个生态，很多Python数据包都依赖于Numpy。Numpy已经变成一种事实标准、一种协议，并且是生态里最基础的一环。

最后秦续业从阿里巴巴的Mars项目出发介绍了并行和分布式执行Numpy的实例。

爱奇艺后端开发工程师张佳圆的演讲主题是《从零到一实现一个 Web Framework》

张佳圆介绍了Web框架及其核心基础WSGI。Web框架会提供的一些功能，比如把Request & Response对象给封装起来。它还提供路由管理，模板引擎功能以及对象关系映射等功能。随后张佳圆在现场编写代码，实打实演示了一个从零到一编写一个web框架。

平安科技智能引擎部高级算法研究员王威以《基于MXNet的图像检测开发案例》做了演讲。

他首先讲述了业务背景，主要有存量文档电子化、快速理赔、智能录入、文字翻译等方面都会用到图像图像中文字位置的检测以及文字内容的识别。业务的基本流程分为通用模型和专用模型。并不是对于所有的图片都使用通用模型，专用模型的精度会更高，不过它的开发复杂程度也更大。

随后他从专用模型角度讲述了基于特定种类的票据位置检测的开发实例，选取的框架是MXNET中的Gluon，因为它的借口简单易上手，与计算机视觉配套的Gluon CV库包含常用的检测网络，而且文档详细，方便对照相似案例实现定制化目标。

如果开发者想用 Gluon 自己实现检测目标，他还强调要注意损失函数的权重、学习率、多卡训练、状态监控、模型保存、停止训练和数据清洗等方面的问题。

TrueMetrics合伙人宋天龙以《Python在Google BigQuery Machine Learning中的应用》 为题做了演讲。

宋天龙表示，在数据前端实现广告投放，需要采用数据库里的数据，通过算法和模型，把预算好的标签或者关键指标回传给业务系统，然后去做自动化投放或者定向投放。而Python在这个过程中，会连接各个不同业务系统的端口，包括实施库内机器学习的过程，包括调参、调用和分配。

为什么要在数据库内做机器学习？首先是为了降低成本，只需要会SQL的数据分析师，不需要数据科学家，其次是简单高效，Analytics 360 (& Firebase) 结构化数据就在 BigQuery 里，不需要数据导入，能快速建模、评估和应用。

随后，他讲述了 BigQuery ML 的应用架构和具体工作流程，使用 BigQuery ML 首先需要获取原始数据，之后做数据清洗和特征工程、模型训练和调优、模型部署和应用，结果以表的形式进行保存。

最后宋天龙指出，AUTOML 是做机器学习的未来，目的是为了降低大多数人入门的门槛，降低门槛后可以让机器学习带动用户驱动，百度、谷歌、阿里巴巴等都有这样的框架给开发者使用。

博世（中国）投资有限公司大数据分析师王红星分享了《数据分析及大数据在制造业的应用》的主题演讲。他重点讲到了数据分析的基本概念、工具及技术，以及应用案例方面的实际案例，特别是在制造业环境中的一些启发。

什么是数据分析呢？数据分析有时也叫“预测型数据分析”、“大数据分析”，有时说深度学习。从广义角度来讲，是指通过分析数据以达到辅助决策或知识抽取的目的；从狭义角度来讲，区别之前在工业或者企业里的可视化，所谓的高级分析都称之为“数据分析”，包括数据挖掘、可视化分析、文本分析等。

那么如何做数据分析呢？王红星主要谈到两种手段：一是统计学，二是机器学习。他表示，机器学习是一种自动化分析模型的数据分析方法。利用算法在数据中迭代的学习，允许计算机在不显式编程的情况下找到隐藏在数据中的模式。当然，在实际业务中要看具体的业务需求再定模型，模型训练主要有三种方式：Pipline，Cross Validation，Grid Search。

王红星总结了工业大数据的主要应用场景，包括：工业物联网生产线、生产质量与控制、计划与排程、供应链优化、产品的需求预测、故障预测、供应链的绿色发展等。最后，他分享了大唐集团项目中数据分析是如何进行实际应用的。

来自阿里云数据库团队技术专家杨群以《高并发场景下的Python的性能挑战》主题做了演讲。

首先杨群从”为什么大家都说Python慢“问题开始讲起，从GIL对性能影响、解释器及Python语言本身特征等方面解释。（1）最主要的原因是全局解释器锁，Python有垃圾回收机制；（2）C、C++编辑完之后保证编码是 CPU 可以理解的，所以很快。但像 CPython 首先要生成 pcy 自解码序列 之后才会快很多；（3）Python是动态语言类型，因为读取、写入变量或者引用变量时会进行检查，所以在做类型转化、比较时就会比较耗时；此外，静态类型语言没有这么高的灵活性。

随后，他从服务选型、性能瓶颈分析等问题方面，杨群给出了一些优化方法，如通过数据进行优化、IO密集型与CPU密集型的缓存方法、缓存的开发函数、懒加载等方法与技巧。

最后，杨群总结了三大关键问题：首先，基于Python特性带来的好处，数据分析是第一位的；其次，需要合理的测试环境，不要因为性能调优而影响增加的服务稳定性或者出现故障；第三要有的放矢，有时服务拆分或微服务化是有用的方法，对架构有好处。

CSDN 总编辑谷磊、AI科技大本营主编周翔上台向所有的听众致以热烈的欢迎，并对接下来的所有专题演讲进行了介绍。

CSDN 总编辑谷磊表示：“CSDN是中国最大的IT技术社区，有2700万注册会员，我们每年会做一个大型调查问卷，今年调查结果显示：近六成开发者最近想学习的语言是Python。CSDN社区上有很多Python学习资源，很多用户反馈，学了这些资源以后更想看到的大型科技互联网公司是怎样应用Python做实践应用案例的。这是我们做Python开发者日活动的初衷。”

4月13日，由中国IT技术社区CSDN举办的“2019 Python开发者日”在北京联合大学正式开启。本次活动将秉承“只讲技术，拒绝空谈”的理念，邀请十余位身处一线的Python技术专家，重点围绕Web开发、数据分析、人工智能等技术模块，分享真实生产环境中使用Python应对IT挑战的真知灼见。