作者简介：
丹华，最早押注比特币的分析师，《区块链数字货币投资指南》一书作者（合著），域名smartcontract.org拥有者（寻购买或合作伙伴）。
2013年开始关注比特币，跟踪思考至今，积累了大量心得体会。2006年起进入证券行业，完整经历多轮牛熊周期，对群体心理演化有深刻感悟，凝结成情绪周期模型，成功应用于数字货币投资。
Chat 简介：
任何投资都意味着你要承担不确定性。区块链行业目前正处于行业早期萌芽期和监管空白期。
往好了说，这是投资创业的最好时期，因为大局未定一切皆有可能。往坏了说，这也是一个高度冒险，圈钱和诈骗丛生的领域。
所有的项目规模都很小，乱象丛生是当前行业的常态。投资人在疯狂追逐下一个腾讯下一个阿里巴巴的同时，也必须深刻滴理解数字货币的投资风险。主要包括：
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投资陷阱-数字货币骗局；
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私钥存储风险；
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流动性风险；
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交易所风险；
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众筹ICO跑路风险；
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政府监管风险。
所有这些风险，都不是我们杜撰出来的，都有真实的惨痛案例。复盘过往那些已经被人们遗忘的历史，相信你会像我一样，感慨万千。
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作者简介：
曹某某，来自南京的.NET码农，微软MVP，CSDN版主。将近10年里干过架构师，也当过产品经理，csdn中的caozhy，人称老曹。程序员中英语不错，业余还玩玩天文，猫奴一枚。
Chat 简介：
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是 compiler 还是 complier？英文的拼写有什么规律？
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LINQ 中的 I 到底怎么读？字典上也查不到啊。
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以 android 这个单词为基础，可以学会多少新的单词？
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edition 和 version 都是版本，到底有什么区别？
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为什么《代码大全》不是包含大量代码的书？代码大全这个名字有什么梗？
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要流畅看技术文档，究竟需要背多少单词？
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程序员在工作之余怎么有效背单词，只有中学英文基础，四级已经忘光了怎么逆袭英文？
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TensorFlow 下构建高性能神经网络模型的最佳实践
作者简介：
李嘉璇，《TensorFlow技术解析与实战》作者，InfoQ、51CTO、Oreilly Strata等大会讲师，活跃于国内各大技术社区，知乎编程问题回答者。擅长研究深度学习框架的架构、源码分析及在不同领域的应用。有处理图像、社交文本数据情感分析、数据挖掘等深度学习实战经验，参与过基于深度学习的自动驾驶二维感知系统Hackathon竞赛， 曾任职百度研发工程师。现在研究NLP、ChatBot，以及TensorFlow的性能优化及FPGA编译。
Chat 简介：
随着神经网络算法在图像、语音等领域都大幅度超越传统算法，但在应用到实际项目中却面临两个问题：计算量巨大及模型体积过大，不利于移动端和嵌入式的场景；
模型内存占用过大，导致功耗和电量消耗过高。
因此，如何对神经网络模型进行优化，使尽可能不损失精度的情况下，能减少模型的体积，并且计算量也降低，就是我们将深度学习在更广泛地场景下应用时要解决的问题。本场 Chat 主要包括：
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加速神经网络模型计算的主要方向
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目前模型压缩的 4 类主流方法
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模型剪枝的过程、特点，及在经典神经网络模型中的剪枝结果
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模型量化的过程、特点及基本原理
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TensorFlow 下的模型压缩工具：量化实例、实现及表示
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实战在经典神经网络 ResNet50 上的模型压缩实验及收益提升
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作者简介：
姬光，曾就职于淘宝/腾讯/京东，现任美的集团电子商务有限公司商城前端组负责人，译有《精彩绝伦的CSS》，
Chat 简介：
对于互联网上司空见惯的各种幸运大抽奖，其代码与系统可大可小。简单的抽奖一个随机数加个动画效果即可实现，而复杂的抽奖则要从架构、设计、开发、运营、运维等各个角度周密考虑才能做到万无一失。
早在 2014~2015 年期间，我们通过在微信中运营“积分抽大奖”活动为服务号带来数百万粉丝留存，期间也经历了数次踩坑，包括被薅羊毛、被封 URL、删粉丝等。
当然，这两年微信对朋友圈诱导分享管制越来越严格，所以红利期已过，微信上的活动愈发艰难了。
本场 Chat 主要跟大家聊聊以下几个方面：
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平台的选择及对技术的影响；
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界面设计及前端开发相关；
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主要接口及逻辑层设计；
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数据层设计；
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运维相关；
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管理后台及运营相关。
