开发者嘉年华｜博客马拉松挑战，记录学习进程，分享你的知识！

大家好我是JinaAI
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在坚持开放协作精神，具备全球影响力的 Jina AI 开源社区，每天都有来自世界各地的开发者来到这里，因为技术产生联结，因为联结产生共创。

在 10 月，Jina AI 联合太极图形、OpenMLDB、OpenPPL、电鸭社区、Ladies Who Tech、云启资本等合作伙伴，举办围绕开发者文化的 1024 嘉年华活动，一起做有意思的活动，发现有意思的开发者，共创有意思的项目！

月度活动：博客马拉松

Hi, 你好开发者！欢迎加入「From Zero to Hero｜开源博客马拉松」
你是否也曾立下过要积极参与开源社区贡献，写作技术博客...这些 Flag 🚩，十月 Jina AI 社区特邀 Taichi，OpenMLDB，OpenPPL 开源社区共建开源博客马拉松，我们来帮你扶稳 Flag！写作输出是能够最快掌握知识的方法，本次活动旨在希望大家充分探索四大开源社区，持续化输出优质内容，将自己的所知所学影响到他人。
写作技术博客不仅能帮助技术沉淀，打造个人 IP，同时还有机会被各个社区的官方账号 Pick，成为社区 Hero ！ 我们在此准备了丰富的周边和详细的介绍文档。

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发文拿大奖

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优秀博客奖

 评奖规则： 分享自己对开源产品的探索分析，每个社区将从关于该社区项目的文章中选取 3 位优秀选手颁发，入选的 12 位选手的文章将会被社区官方发布，并获得开发者嘉年华社区大礼包。

 奖品： Jina AI 托特包、笔记本 + Taichi 卫衣、杯子 + Open MLDB 鼠标垫、公仔 + 电鸭暖暖杯、贴纸 + 云启资本《中国开源年度报告商业化篇2021》！

积极参与奖

 评奖规则： 所有加入嘉年华交流群，并完成博客写作，在公开渠道发布的开发者，都可以获得参与奖礼包！

 奖品： Jina AI 笔记本 + Taichi 伞 + OpenMLDB 数据线 + 电鸭社区贴纸

高产博客奖

 评奖规则： 欢迎大家多多写作，活动期间能够产出最多博客的前三名，将获得以上图示中由四家社区提供的全部奖品！！

你的技术文章越完整、内容越充实、条理越清晰，越容易赢得奖品哦。同时，「点赞数」、「评论数」也会作为我们的评选参考。

文章参考方向

博客要求

  • 格式要求： 请在正文的第一句加入“ 10 月开发者嘉年华，我正在参与「开源博客马拉松挑战」，点击链接 1024 开发者嘉年华 了解活动详情。”
  • 文章体裁： 必须是与 4 大开源社区与产品 强相关的技术文章。
  • 内容规范：  文章要求原创，字数不得少于 500 字，且要有自己的分析和思考，不得有洗稿，凑字数等行为，否则不计数！
  • 发布渠道：  请将博客文章发布个人自媒体账号，如微信公众号、知乎、掘金、CSDN、博客园等公开博客网站，或个人博客站点。也可以关注各社区微信公众号，将文章链接直接投稿至后台！

活动日程

  • 投稿时间： 10 月 11 日 - 11 月 11 日****
  • 博客评审： 11  月 12 日 -  11 月 15 日****
  • 奖品寄出 ： 11  月 15 日 -  11 月 20 日

报名步骤

  • 第一步：填写报名表单，加入开发者嘉年华交流群👇

扫描下方二维码报名，访问以下地址

www.wjx.top/vm/YRsakaS.…

  • 第二步：点击如下文档，探索社区

u84gxokzmi.feishu.cn/docx/PFXzdI…

  • 第三步：完成博客并发布以后，请在开发者嘉年华群内共享，届时会有群内小助手与你沟通兑奖事宜。

开源社区介绍

Jina AI 社区

Jina AI 为开发者提供针对神经搜索和 AI 创作的开源 MLOps 工具集合，作为目前 最先进的 多模态 AI 的 MLOps 平台，Jina 生态帮助 开发者和企业实现非结构化数据的搜索自由。从原型设计到方案实施，再到系统的云上部署和监视，以及搜索结果的调优，Jina AI 为开 发者提供了全链路的解决方案。

社区入口

- 加入全球社区：slack.jina.ai

- Github Repo ：github.com/jina-ai

- 官方网站：jina.ai

Jina 生态

- DocArray：为机器学习而生的数据结构

- Jina：多模态 AI 的 MLOps 框架

- CLIP-as-service：CLIP 模型即服务

- Finetuner ：神经搜索结果微调器

****关于太极图形 Taichi 是一门开源的、嵌入在 Python 中的并行编程语言。Taichi 的语法简单易学，让用户在 Python 中也可以获得与 C++、CUDA 媲美的性能体验。Taichi 可以无缝与 Numpy、Pytorch 等主流计算框架交互，并支持脱离 Python 运行，将高性能计算代码导出并部署到 PC、移动端、浏览器等不同设备上。 了解更多 Taichi 在 Python 加速、图像处理、机器学习、渲染、仿真等场景的应用：forum.taichi.graphics/t/topic/296…
社区入口- 中文论坛：forum.taichi.graphics/ - Github Repo ：github.com/taichi-dev/taichi

- 官方网站：taichi-lang.cn

关于 OpenMLDB

OpenMLDB 是一个开源机器学习数据库，提供线上线下一致的生产级特征平台。OpenMLDB 针对实时特征需求进行了深度优化，可达到毫秒级的计算延迟。主要面向 AI 数据治理难题，已落地上百个企业级人工智能场景。

社区入口- 关注公众号：OpenMLDB - Github Repo ：github.com/ 4paradigm/OpenMLDB - 官方网站：openmldb.ai
关于 OpenPPL OpenPPL 是商汤科技基于自研高性能算子库的开源深度学习推理引擎，提供云原生环境下的 AI 模型多后端部署能力，并支持 OpenMMLab 等深度学习模型的部署。OpenPPL 能够让 AI 应用高效可靠地运行在现有的 CPU、GPU 等计算平台上，为云端场景提供 AI 推理服务。

社区入口- 关注公众号：OpenPPL

- Github Repo ：github.com/openppl-public

- 官方网站：openppl.ai

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