TechEd 2005游记(二)

作者作为讲师参加TechEd动手实验室活动,回顾这一年经历诸多首次。活动中参与者水平较高,多针对Windows Mobile开发提问。期间遇到参与者取巧编译示例代码,后其重新做实验。作者还参加了技术社区会议等,提到WPF可能是未来发展方向。

新的感觉

2005923日星期五

因为昨天在写动手实验室的PPT,所以今天近九点才起来。楼下的大厅已经熙熙攘攘了。因为有了前一天的经验,所以赶快用早餐券去吃东西,因为check-in的人还不多,所以人不是很多,只是早餐可吃的东西不多,匆匆吃了两个鸡蛋,和几个熟悉的朋友打过招呼,就去了动手实验室。

路过一楼大厅的时候,看到好多人排队在领Intel的徽章,想起去年作为参加者,我肯定会排队去领,而今年只能是匆匆走过,连布置得很漂亮的展台都没机会看。不过想想这一年,变化真得好大,第一次参加TechEd,第一次做Webcast,第一次当动手实验室的讲师,然后后天还要第一次在TechEd上做讲师。我真的要感谢微软的MVP TeamMobile部门和DPE部门给我这些机会。不过唯一不变的是,我仍然是一个程序员,最拿手的事情还是写程序。

因为动手实验室是第一天开始,所以不敢大意,打算呆在动手实验室准备,没有去听keynote,后来听说做的很眩。这可能就是身在此山中的道理了,也许参加的人只是来做一个实验,或者只是简单地看一下,可是很多人需要准备很久。

下午的动手实验室一切顺利,讲师和工作人员都很配合,每场实验几乎都坐满了人,很多的人都是从头到尾把一个实验做完。每个完成的人都会得到一份奖品,第二场实验甚至送出了12份礼品,这个成绩已经是相当好了。还有几个人花了两个实验的时间做完了一个实验,所以也得到了相应的礼品。

个人感觉,可能不一定准确,这次动手实验室采用了MEDC一样的实验,不过这次的参与者的水平明显比MEDC要高出很多,很少有人问路径不对之类的错误,大部分的问题都是针对Windows Mobile开发本身的。所以这次我感觉不是很累,而且做出实验的人比例还相当大。

不过,在第三场实验的时候发生了一件事,我不是针对某个人,只是想叙述一件事情,我也不知道自己的做法是否正确。第三场实验是针对ActiveX控件开发的,而且有一段非常长的代码需要录入。一个参与者不到30分钟的样子,就告诉我他完成了实验。我曾经自己做过这个实验,时间大约是一个小时,我自信是个熟练的Windows Mobile开发者。所以我查看了一下他的工程文件。因为每个实验都有已经做好的示例代码,而那位参与者只是简单编译了已经做好的示例代码。我只是很简单地问了一句,你得到什么了吗?我相信他会了解这句话的分量。有时候,许多事情的确有捷径可走,可是到达终点真的就是唯一的目的吗?有时候用笨办法反而会获得更多的收获。比如DEBUG,我一直觉得DEBUG是检验程序员实力的最有效办法,因为别人很难教你去DEBUG,而只能是自己在不断地实践中培养一种感觉。不过,让我高兴的一点是,那位先生后来还是把那个实验做了下来,尽管没有完成,但我相信他得到的绝对会比那份礼品要多。祝好运。

可能我这次的游记写得远远没有上次有趣,因为我今天一场session都没有听。因为从一个参与者转变成一个讲师,视角的变化是最大的。不过,因为是MVP的关系,所以参加了MVP Team的技术社区会议,然后又参加了DPE组织的技术聊斋。很有趣,首先看了“大话西游”的VSTS版,还见到了很多讲师、MVP,还有技术社区的领导者。会上答题就可以获得奖品,很多问题都是比较软性的,这也是一种程序员文化的培养过程。我因为Eric Lin问了一个问题,11年前他获得了一个PDA,问是哪个公司的什么产品?当时听到这个问题时就很兴奋,第一个人回答错了,我说是Apple公司的Newton,然后就获得了一个微软鼠标。哈哈,看来Windows Mobile MVP还不是白当的。最后开心和王希的PK最有意思,其实这也是IT Pro和开发者关系的真实写照,大家都在你争我夺,可是最后还不是坐在一个屋子里,谁也离不开谁?

今天就这么多了,我还要写PPT,明天再继续说。希望明天有时间去听一些课,比如孙展波的课,DEV210是很值得听的,WPF就是Avlon,可能过几年我们要靠这个吃饭啊。

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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