梁迪:我为MVP骄傲,《微软最有价值专家奖励计划介绍》附专题视频

本文聚焦微软最有价值专家(MVP)梁迪,讲述她在推动微软技术社区发展中的关键作用,以及如何引领MVP项目走向新高度。

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题记:有些事情,比 MVP 更加不朽,浩气长空,日月星汉,我们为 MVP 和那些心目中的“MVP”感到骄傲。微软 MVP 是一种追求,不必要去强求,但 MVP 必定是俱乐部发展的根基础。火车跑得快全凭车头带,作为 MVP 的领头羊,梁迪重任在肩膀。苏州的这场活动,仅仅是为微软技术俱乐部的活动添上一笔脚注,.NET 事业的复业之路刚刚开始拉开序幕,预祝微软技术俱乐部能在 2019 年火遍中国大地,祝所有的“MVP”们在新的一年里FLAG有成!


【现场花絮】

在今年的1月19日俱乐部成立大会之前,我并未见过真正的梁迪,加微信之前都未曾听说过她的故事,为了写这篇文章搜篇整个互联网也只有几张微软活动的照片,甚至在 linkedin 的介绍中只也仅留了英文的名字(Christina Liang,简称kris)。可就是这么一个低调的她却有着一个高调的称呼“霸姐”。奇怪的是没人知道这个称呼的由来,甚至包括“霸姐”的男闺蜜“光标”老师。所以在这里我也只能臆想一下:之前微软在大陆、香港、澳门和台湾的 MVP 项目都由不同人负责,即便是曾经的 MVP 项目在中国也是一盘散沙。2016 年起微软对 MVP 项目进行了大调整,梁迪从 IBM 的市场部转而投身微软,负责大中华区的 MVP 项目及社区运营。也是从梁迪开始,才算是真正意义上统一了全中国(MVP 项目),霸业成就一姐,应当之无愧“霸姐”的称呼,以下是我未见“霸姐”时的想像:

640?wx_fmt=png图注:想像中的“霸姐”(不是我P的,来自影片霸王花)

梁迪是作为特邀嘉宾赶来苏州的,专程向总部批假来参加苏州俱乐部活动。作为软大中华区(GCR)MVP项目组负责人,亲临大会并作主旨分享,对组委会来说不只是一个惊喜 ,更是一份荣耀。这既是梁迪对社区的真心关爱,也是为苏州俱乐部努力付出所感动。映像中梁迪说的最多的便是感谢二字,知付出懂感恩,这正是社区建设领导者最难能可贵的品质,我开始有点理解为什么一个由主要由男性且全是牛人组成的 MVP 群体会由一位女姓来领导。通过向更多 MVP 的了解与交流,我发现在梁迪身上的诸多性格优势,比如很细心、有耐心、很勤奋,尤其是善于学习,作为非技术人员出身的她,开始时对 .NET 一点都不懂,不过好学的她总是能积极参与学习,很快就和这些搞微软技术的专家们聊得很投机了。不同于想像中的“霸姐”,下图才是真实的她

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图注:从左至右,方洁影(Office 365方向 MVP)、梁迪(微软MVP项目大中华区负责人)、潘淳(苏州.NET俱乐部执行主席)

下午开场,便是由梁迪为大家分享 MVP 项目及其发展情况,我对这个安排有点小小的得意,下午场上座率能与上午基本持平,梁迪就是那个秘密武器从比尔盖茨时代开始,微软便成立了微软最有价值专家(MVP)项目,用以奖励那些乐于分享,为微软技术推广做出杰出贡献的技术专家、社区领袖等。微软现在已进行了转型,MVP 项目也发生了重大变革。为了更直观了解微软在 MVP 项目上的改革,尤其是立成要成为 MVP 的小伙伴们,这次的演讲的内容决不能错过,此文上方有录像哦。640?wx_fmt=png

图注:下午梁迪开场,会场仍保持满座

微软 MVP 项目迄今为止已经有近二十六年历史,直到现在仍然保持着勃勃生机与活力,甚至现在还引来了阿里云 MVP 这样的模仿者。梁迪在微软的几年时间,就己经把 MVP 项目推到了一个新的高度,这一点从她所到之处都有 MVP 热情地接待和交流,并且各种粉丝要求合影签名等方面亦可见一斑。

注:部分文字来自于陈希章老师内容分享

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图注:小粉丝正在找梁迪签名,或又是一名未来的MVP 

作为公认的颜值担当,一个非技术人员,霸姐在听我们讲座时难得的专注,使劲地想听明白台上讲的是啥的神情萌萌哒,这一定是技术的伟大魅力在起到了决定性的作用。

注:以上文字来自于陈希章老师内容分享

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最后,我想借着梁迪老师分享的内容,述说一些见解。坚持创新、践行探索、追求极限或是成为一名 MVP 的必由之路。创新源于热爱,也是挑战极限的动力;实践的过程无比重要,成功有着偶然性,但历经失败的锤炼是成功的必由之路,过程充满魔力,充满享受;最后是找准方向,做自己熟悉的、垂直领域、有技术含量的工作,让自己更有力量。每一个有价值的创造都交织着爱和狂热,有贡献、有技术加上有热情,这不仅仅是成为一名合格 MVP 所需要求的,更是有报负的程序员一生的追求。最后,如果你想成为一名真正的 MVP,请牢记她, GCR MVP 之 leader,“霸姐”梁迪!

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图注:认的颜值担当,“霸姐”梁迪




【专题名称】

微软最有价值专家奖励计划介绍

【讲师介绍】

梁迪,就职于微软(中国),致力于企业级生态圈建设,技术社区文化传播。曾任美国欧洲500强各大公司市场部门,希望将微软中国技术社区与第三方社区,特别是开源社区联盟一起,做出具有中国特色的科技生态圈。

【专题简介】

微软最有价值专家奖励计划介绍,包括奖励发展状况、微软MVP的世界分布、成为微软MVP的要求、微软MVP的技术专长、微软MVP的奖励内容、微软MVP的社区贡献、如何提名新的MVP等相关容。

【专题视频】

【特别赠送】

要是还不够过瘾的话,我这还有很多光标老师的珍藏,不过嘛会有个小小的条件哦,赶紧报名加入 Office 365 专委会。今年我们或在光标老师的带领下,先把 Office 365 专委会建立起来,需要参加的与我联系即可!扫码文末的二维码,回复口号:“O365”即可!

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夹岸高山,皆生寒树。——南朝梁·吴均《与朱元思书》

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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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