敏捷全球之旅2010中国上海站活动的一点感受

2010年11月13日,敏捷全球之旅2010在上海成功举办,活动吸引了众多参与者。这是一场由社区自发组织的非营利性会议,强调开放和平等的原则,鼓励分享与交流。尽管筹备过程充满挑战,但最终成果令人欣慰。

准备了那么久,敏捷全球之旅2010中国上海站的活动终于在昨天,2010年11月13日,成功的举办了。从差不多8月份开始,到现在3个多月的时间,期间和很多的社区的朋友一起合作,付出的很多的精力,到昨天结束后,觉得一切都是那么的值得。

从来没有想到一个社区性的会议,最终能够成为这样一个规模的会议,能够吸引这么多的朋友来参加,特别是到了晚上6点多钟的时候,还有很多的朋友在代码道场讨论和观摩。由此不禁想,这是为什么?为什么有这么多的朋友愿意无偿的参与到活动的组织准备中?为什么有这么多的朋友愿意放弃休息的时间,一大早赶来参加,甚至愿意在没有座位的情况下,宁可站着,自已掏钱也要来参加?想来想去,就是一个词 —— “热情”,一种发自内心的真正的热情,一种渴望分享和交流的热情,才能让这么多的朋友以这样一种方式聚到一起。这种热情可能是由于敏捷现在实在是太火了,吸引了越来越多的组织,企业和个人的关注,越来越多的人想了解敏捷到底是什么,但我觉得更重要的,应该是敏捷的价值观和理念,触到了很多朋友的心底,让我们有一种“Yes, that’s it”的感觉,因为它对人的关注,因为它对人性的关注…

另外,敏捷之旅,这样一个非营利性的、社区性的会议,它所遵循的的开放,平等和分享的原则,也是让它如此有活力和吸引力的原因,每一位来参加的朋友,不仅仅是听众,更是参与者,不同的观点和想法在这里可以自由的分享和讨论,这里有专家,但没有权威,各种不同的观点,实践的激撞,能够帮助每一个人打开视界,学到更多。

做为上海站的活动组织者之一,还有一个很深的体会,那就是活动的成功举办,需要很多人的支持和帮助,很多的志愿者为活动做出了很多,但在昨天的会议过程中,却没能当众对他们表示感谢,只好在这篇Blog里,表达一下谢意了,他们是来自博克软件(Perficiant)的11位志愿者:Wei,Ethan,Philip,Lily,Yolanda,Abel,Eric,Peng,Garriof,Jacy和Jimmy,还有来自优普丰(UPerform)的Connie和Vicky。他们在活动前一天的晚上就赶到了现场帮助布置会场,在会议当天,又很早来到会场,帮助签到,指引以及茶歇的准备等很多的工作。正是他们的帮助,才让整个活动能够顺利的进行。

当然,没有事情是完美的,活动当天还是有很多的地方没有考虑周到和细致,包括设备的测试准备,会场的指示,Open Space环节和抽奖环节的安排等等,所有这些可能都给参与大会的朋友带来了不便和困惑,在此也表示十分抱歉,请大家原谅。

转载于:https://www.cnblogs.com/RelaxTintin/archive/2010/11/14/1876977.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值