自 DevFest 2021 活动筹备以来，各地 GDG 主办方一直在密切关注疫情动态，出于防疫需要，今年很早就开始投入准备的 DevFest 2021 北京站，在经过几轮变化与调整后，正式确定由线下转为“线上直播”的形式与大家见面。不仅北京，京津冀地区的几个 GDG 积极响应防疫需要均作出了相应调整。

好饭不怕晚，12月19日（本周日）

北京站的活动将作为 DevFest 2021 京津冀专场

汇聚北京、天津、张家口 GDG 合力

共同为全国各地的开发者们打造一场技术盛宴。

虽然少了一次“面基”的好机会，但原本担心没法亲赴现场的朋友们，这回也可以安排上啦！独乐乐不如众乐乐，让我们一起来场技术狂欢吧！

DevFest 2021 京津冀专场

日程安排

09:00 - 12:00  Flutter 主题分享

12:00 - 13:15  午休

13:15 - 15:15  TensorFlow + Web 主题分享

15:15 - 17:45  Android 主题分享

四大 Google 技术主题分享

Flutter 主题内容

李皓骅

《Flutter 2.x 轻量级引擎特性简介》

9年客户端开发经验，现就职于字节跳动 Flutter 平台部门。

这次分享我将为大家介绍 Flutter 2.0 轻量级引擎特性和背后的原理。Flutter 虽然在之前的版本上也可以创建多个引擎实例，但官方 Flutter 2.0 通过对引擎创建过程的重构和优化，大幅降低了创建的耗时，并减少了额外的 Flutter Engine 的内存占用，从原来 Android 和 iOS 上的每个实例占用 10+MB 内存，降至每个实例约 180kB。使用多个轻量级 Flutter 实例的好处是，我们可以在混合开发模式下，由之前的 Activity（页面级别）的嵌入方式，有能力改为更灵活的 View 级别的卡片式控件，很大程度扩展了混合开发的应用场景。

魏国梁

《字节小程序混合渲染的探索》

字节 Flutter 工程师，负责渲染容器中 CSS 能力的支持。

小程序作为一种通用的业务容器，目前 UI 展示形式主要基于系统的 WebView 。这样做在一定程度上使得整个小程序支持的 CSS 能力更加完备，标签设计上也更加符合前端开发的思路，但是 WebView 也存在着一些效能方面的问题，比如稳定性和性能。我们的目标是基于 Flutter 的渲染，构建一套支撑小程序的 DSL，同时尽可能符合 W3C 标准的 CSS 和 Layout 规范的渲染引擎。

杜俊达

《Flutter 体验优化实践》

贝壳高级工程师，开源项目 keframe 作者，掘金 Nayuta 。

一款 App 的使用体验受多方面的影响，本次分享将从流畅度、异常和视觉体系方面介绍相关的优化思路和可用方案。具体内容包括：

1. 卡顿分析与通用优化方案；2. Flutter 异常防护思路；3. 多业务模块下的视觉统一。

《Flutter 2.x 系列专题实践和经验分享 + Live Coding》

李承峻 / Alex

Flutter GDE

王鑫磊 / Vadaski

Flutter 研发工程师

杨加康

小米 Android 开发工程师

《Flutter 开发之旅从南到北》作者

Flutter 2 目前已经来到 2.5 正式版，它为我们带来哪些新的特性？大版本升级带来的不兼容的改动应该如何平稳过渡？在性能优化方面，Flutter 2 又做了什么？新版的 Navigator 2.0 又对路由进行了什么革新？你将在这场专题中找到答案。

TensorFlow 主题内容

艾力亚尔 / Eliyar Eziz

《TensorFlow Hub 介绍》

ML GDE，Yodo1 技术负责人，《TensorFlow 2 实战》作者，TensorFlow 热门 NLP 迁移学习框架 Kashgari 作者。

构建机器学习模型需要的大量专业知识，计算资源和数据已经成为大多数企业使用机器学习的障碍。然而 TensorFlow Hub 通过提供预训练好的模型库来解决这个问题。本次演讲中，我将介绍如何使用 TensorFlow Hub 快速搭建机器学习产品来解决实际产品问题。

胡旭华

《探索边缘智能的更多可能》

ML GDE，初创企业软件研究工程师，主要负责计算机视觉与机器人学领域的研发工作。

AIoT 已是国内外科技发展的一个重要方向，在我们的日常生活中也逐渐出现不少智能设备，如物流配送小车、智能摄像监控等等。然而，它同时也要求我们设计合理的嵌入式硬件方案部署智能应用。Google 为了探索这个方向发布了 TensorFlow 的 Lite 与 Lite Micro 分支框架。我将分享如何基于 TensorFlow 这两项技术开发 Edge Brain 开源工具帮助探索更多边缘智能应用的可能性，以及介绍一些 Android 部署智能应用的小技巧。

Web 主题内容

Michael Yuan

《WebAssembly 与 TensorFlow》

毕业于德克萨斯大学奥斯汀分校，获得博士学位，在开发和商业化开源软件方面拥有丰富的经验。Michael 著有 5本国际知名出版社出版的技术书籍。

这个演讲将介绍如何用 WebAssembly 在 Chrome 浏览器，Google Cloud 公有云，与边缘云/边缘设备上高效低成本地进行 TensorFlow 模型推理。我们将从在生产环境中部署 AI 推理模型的挑战开始，以 TensorFlow 模型为例，在这个演讲中将讨论纯 JS 解释器、Tensorflow.js、以及用 WebAssembly 扩展进行 AI 推理的几种方法。使用 WebAssembly 进行 AI 推理会带来应用场景与范围的巨大扩展，性能的广泛提升，与成本的显著降低。然后我们会讨论部署 WebAssembly Tensorflow 推理应用的几种方法，包括浏览器应用，Docker 容器，与直接在 Kubernetes 系统下作为 Docker 替代。

邵嘉炜

《WebGPU，下一代 Web 图形技术》

英特尔 Web Graphics 架构师。Web Graphics 标准组织 Khronos WebGL Working Group 和 W3C WebGPU Working Group 的核心成员。

WebGPU 是下一代 Web 上的图形标准，当前以 “Origin Trial” 的形式从 Chrome 94 正式版开始提供给开发者使用。与当前 Web 上的 3D 图形标准 WebGL 相比，WebGPU 旨在充分发挥现代 GPU 架构的能力，进一步降低 CPU 端的开销，优化多线程的应用，以及增加对 GPU 通用计算（GPGPU）的直接支持。作为 WebGL 和 WebGPU 社区的重要参与者，英特尔公司在 WebGPU 的开发和使用中积累了丰富的经验，为在 Tensorflow.js 和 Babylon.js 等重要项目中应用 WebGPU 作出了许多贡献。本次分享将介绍 WebGPU 的基本设计思想，开发现状以及未来的发展方向。

Android 主题内容

王研科

《以整洁架构的方式进行模块化 Android 应用开发》

Orange 架构师，从事 12 年 Android 软件开发

你是否在 Android 应用开发中考虑过模块化，如何模块化，以及解决模块化过程中遇到的问题？让我们一起看看整洁架构 (Clean Architecture) 和 Android 团队推荐的 Modern Android Development 技术可以给我们带来什么样的帮助。

叶楠

《使用 Firebase 快速搭建一个自己的 Android 微博应用》

Android GDE，Orange 移动端架构师

如果你是一名 Android 工程师，如果你正在为自己的应用没有后端支持而烦恼，Firebase 也许可以帮助你解决问题。让我们一起来看看，如何使用 Firebase 快速搭建一个带有后端服务的 Android 微博应用吧。

王峻毅

《Android testing with Robolectric》

软件工程师，Robolectric Co-Maintainer

Robolectric 是 Google 主导和推荐的 Android 测试框架。不仅 Google 内部的应用大量应用了 Robolectric，甚至 Flutter、AOSP 这些项目也在用 Robolectric 做一些运行于 JVM 的 Android 测试。这次分享，我将为大家介绍 Robolectric 的基本使用，以及 AOSP 这些项目如何使用 Robolectric 的应用案例。

王鹏

《Compose for Multiplatform》

字节跳动客户端研发，多年 Kotlin Android 开发经验

2021堪称 Compose 快速发展的元年，先有 Google 发布 Jetpack Compose 1.0 正式版，接着 JetBrains 发布了 Compose Multipatform, 使得 Compose 具备了跨平台开发的能力。本次分享将带大家认识一下 Compose Multiplatform。

霍丙乾 / Benny Huo

《Kotlin 元编程：从注解处理器(KAPT)到符号处理器(KSP)》

Kotlin GDE，《深入理解 Kotlin 协程》作者

Kotlin 符号处理器 KSP 是 Google 基于 Kotlin 编译器插件开源的 Kotlin 元编程框架。它的使用场景与注解处理器直接对应，但有对 Kotlin 语法的原生支持，这使得我们能获得的源码信息更全，同时由于不需要生成 JavaStubs 而比注解处理器也有极大的编译速度优势。

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