2009 MVP Open Day_日誌(附插圖)

本文记录了一位MVP成员参加微软MVP大会的经历,包括从深圳出发前往会场的旅途见闻,以及在会议期间与多位行业专家和技术领袖交流的心得体会。

前奏:
2009/12/09 在深圳12:45的海航的班機從深圳出發,班機延誤2小時;第1次坐海航的班機就沒留好印象。
機上小插曲:
登機後就聽到海航在吹“本航是4星級的海航,讓大家享受服務吧”。
好彩偶的旁邊一個阿嬸女士去另一個位置睡覺去了。空了一個位置,在下機前30分鐘時,偶把放數碼像機的包放在旁邊空位上。走過來一個20出頭的空姐。對 我講"先生,座位上不能放物品。請看一下周圍的乘客都沒這樣做"。我把包放在大腿上。空姐滿意的走開了。我不自覺的看了一下機上的乘客發現有好幾位都是把 自己的物品放在身旁空位置上,心里很不爽了。臨下機時向後倉乘務長的反饋了一下這件事,理由是“包放在空位置上不行,是不是應該告訴我放在正確的位置。當 我放在腿上時,空姐滿意的離去,這就是所謂的4星服務“。乘務長同我講了是他們工作沒做好。
後曲:在車上又接到海航空姐的道歉“理由:由於是那位某某空姐是剛上任,所以沒做好工作“,我接受對方的歉意。希望海航以後能對得住”4星服務”這個稱名。
會場篇
一下機,看到一位長髮的优快云 MM在那裏接機,一出機場大門就感覺寒風吹面了。一個健步躲在車上了,發現車上有幾位MVP,大家點頭微笑了一下。與另一個优快云的來自黑龍江MM吹水 去了,從天氣一至聊啊...不自覺就到酒店了。在酒店大廳領了衣服和房間等物品後,先到房間試了一下衣服。一穿上發現有點像不合身,看了一下女裝+XXL 碼。下樓換好同大夥(王宇虹、張志、有臺灣來的MVP等)去找地方吃飯去。站出門外就感到北風在身上吹啊。飯後回到酒店後認識了一些新朋友(鄒建峰、張 志、蘇州的小王等)。也看到了一些認識的MVP到來:M1、孟子(孟憲會)、夜鷹(常波)、Modest(魏滔序)等。

會場篇:
第一天,一到會場看到一些熟人,看到幾個微軟認識的人:王超洪、紫柔等,打了一下招呼就去周圍熟悉環境去了。
在Toby Richards和Nestor Portillo揮舞MVP大旗下,拉開的MVP Open Day序幕。

聽微軟高層在大會上的致辭。
下午聽了林默的” SQL Server新一代的跟蹤排錯-基於擴展事件的事件捕捉和監視”和吳家震的” 高度可用性和災難恢復功能概覽”和周京生的”Visual Studio2010 架構工具介紹”。林默這位在網上MSN上認識很久了,不記得是幾時加的MSN。大家一聊馬上就是相見恨的感覺。吳家震在微軟的午餐時坐同一桌大家聊得很投入。在會後偶同這兩位在2樓沙發上繼續談對新一代SQL的看法。自己也有很大的收穫。看到了微軟重視MVP們對微軟下一代產品的設計和功能的建議的回饋。
當晚晚會同樣精彩:

在第二天上午,參觀微軟時又見到幾個認識微軟員工:俞暉、班倩超等,聽了微軟的管理層們在微軟會議廳上的演講,並解答MVP們對內容的疑惑和微軟產品的發展方向,中午享用了微軟辦公室午餐(比薩+可樂)。

下午回到會場繼續後面的會議, 聽了範春瑩的” Hyper-V 虛擬化技術在Hosting領域的應用”,個人感覺Vmware與Hyper-V的比較,Hyper-V多了一些監控和分析功能,在資源分享應用方面還是有點欠缺的。與範春瑩認識了一下。
晚上參加了“MS Forum、MVP Team“與微軟負責中國區Windows產品總經理和其他微軟社區管理人員討論了微軟社區的建設,在會上認識了一個Alex的臺灣MVP,對方互通網名後,原來大家在網上是有印象的。哈哈,又是一個相見恨晚了。
合照一張。大家來看看M1的攝影技術。哈哈

第三天,聽完Keynote 演講後,頒獎,有辛上臺拿了一個獎,被紫柔暫時通知叫上臺去講兩句,演講口才不行,有點緊張啊,暈菜了,回來要好好練習一下口才。

總結:通過這個會議看到了微軟高層對MVP們的意見回饋的重視,讓微軟研發人員與MVP有效的溝通,讓下一代產品更貼近用戶。在會議上認識了不少MVP們包括臺灣、香港、上海、天津、北京等等。與大家暢談人生經驗也是一大快事。

有一點小小的憾事沒有買到北京的特產,時間上沒有安排過來。下次要預留多點時間再行。。。呵呵

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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