TechEd 2005游记(四)

程序员在TechEd讲台的分享经历
作者作为程序员在TechEd第三天有讲课任务。上午先完成实验室课程,后在会场讲演。讲演时起初紧张,靠与听众互动放松下来,演示有小失误也顺利化解。发奖环节气氛热烈,课后有人提问交流。作者认为能分享技术、让大家快乐就足够,下午还听课学习。

我的舞台

2005925日星期日

Morning call7点半准时想起,可能是太累了,本来醒了,又迷迷糊糊睡着。起床赶到餐厅时已经是830左右了。今天的任务很重,9点钟动手实验室要讲一个实验,10点半实验结束,就要准备11点半的DEV 332了。所以无论如何一定要吃早饭。我觉得每天吃得最舒心的饭就是早饭了,至少可以吃到鸡蛋和混沌。

实验室的课程有惊无险,也全靠了两位讲师的帮忙,才能让我能够有时间准备下面的课程。TechEd进入第三天,所有的人都有些人困马乏了,而且许多外地的来宾都要赶火车回去,现场再没有那么火暴了。

我赶到会场的时候,前边一场session已经结束了,会场里大概有二十几个人。我觉得有这些人已经不错了,所以调试机器的时候,把字体调到能够让七排的观众看清就好了。可是后来的情况实在是让我惊喜,在我调试设备的过程中,不断有人进来。我本人毫无名气,大家都是冲着课程来的。我只看到了课程和午餐冲突的问题,但忽略了同一个时间没有其他DEV的课程。我现在需要做的事情就是把他们留下来。

事实证明,我把大多数人成功的留了下来,除了靠奖品外,还有就是自己的全力以赴。其实我现场讲演的经历并不是很多,课程开始前,其实我特别紧张,把自己放松下来的唯一办法就是不停和听众开玩笑。当他们第一次笑起来的时候,我才觉得放松了下来,我觉得他们接纳了我。后来演示过程中也有出糗的时候,不过开个玩笑就过去了,只要听众认可了你,对一点小错误是不会在意的。

最后到了发奖的时候,现场的气氛到了最高点,说实话,我准备那三个问题有一定的难度,尽管所有知识点都会出现,但是我没法保证全传到听众的耳朵里。第一个问题很有难度,回答四个命令中的三个代表什么意思,第一个人就回答对了,很棒;第二个问题是出了点小状况。我低头在按PPT往下走,再抬起头来时,所有人的手都举起来了。没办法,只好喊一二三来决定了,这个问题还算简单,所以我找了一个MM来回答,可是MM把题面看错了,把另外三个选项说出来了。一听她回答错误,好多人又把手举了起来,不过MM很快改了过来,如果再问别人就有点无聊了,而且会惹一个人中午不高兴,干脆就把礼物送了出去。第三个问题回答得也很顺利,看得出,很多人还想回答问题,其实奖品是什么已经不重要了,大家喜欢的是这个过程。

课后有人来问问题,并且说我演示的很多东西会对他们很有帮助。还有一位先生把自己的本子捧上来,问我一个窗体怎么调出来。看来他是在底下和我一起在做,真的很棒。不过他装的是VS 2005RC版,我演示的是Beta2,所以我也没找到那个窗体。

也有很多MVP来给我捧场,比如蝈蝈、孟子、施凡,有这样一群朋友真的感觉很棒。后来来到餐厅,坐下来吃饭的时候,我才不那么兴奋了,忽然有一种前所未有的轻松感。我能让一百多人饿着肚子听我讲课,即没有把他们讲睡着,也没有把他们讲跑,我的任务就算是完成了。如果不是孟子提醒,我都没有去看反馈结果,后来看了一下,还不错。哈哈,一切搞定。我并不是一个专业讲师,我只是一个程序员,能够把自己的技术和别人分享,能够在TechEd的讲台上让大家觉得快乐,OK,足够了。

下午又去听了孙展波的课,感觉学了好多实用的东西。把讲师的牌子摘掉后,那份责任也被摘掉了,剩下的时间我可以充分享受一个程序员应有的TechEd了,尽管只有两个下午的时间。不知道明年的TechEd会是什么样子,等待……

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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