从现在开始,你代表 SegmentFault,加入阿里云 MVP

阿里云启动最有价值技术专家(MVP)计划,旨在表彰社区贡献者。本月与SegmentFault合作,通过撰写文章、提出建议等方式招募MVP。活动设有多项奖励,包括阿里云代金券等。

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图片描述

七月转眼即逝,炎热还未消退,夏蝉依旧在树上「知了知了」地叫着。

阿里云为了「听见」开发者的声音,开启聆听模式来倾听每位小伙伴发出的声音(聆听传送门)。同时阿里云启动了 最有价值技术专家(MVP)计划 以表彰社区的突出贡献者,MVP 项目将在全球范围内授予为行业做出贡献的 300 位专业人士,我司的 CTO Joyqi 已受邀加入阿里云 MVP。

SegmentFault 作为阿里云的合作技术社区,将在本月举办为期一个月的【我与阿里云】主题活动,面向社区招募 MVP。

从现在开始,你代表 SegmentFault,加入阿里云 MVP !

活动规则

  • 活动时间:即日起到 2017.08.31
  • 活动参与方式

    • 方式 1:在 SegmentFault 社区的「阿里云」标签下提问或回答其他开发者提问。
    • 方式 2:在个人专栏以「阿里云」为文章唯一标签,写下你与阿里云的故事。
    • 方式 3:在阿里云聆听板块,提出你的产品建议并贴上 SF 标签。
  • 活动评选规则:

    • 活动结束后,SF 社区将统计总积分,并对总积分进行排名。排名前 5 名用户经阿里云官方审核后,符合 MVP 条件的用户将发展成为阿里云 MVP,获得阿里云和 SF 社区联合标签和认证。
    • 积分计算公式 = SF 社区「阿里云」标签下得分 + 阿里云聆听板块得分
  • 活动奖励:

    • 第一名:1000 元阿里云代金券
    • 第二、三名:800 元阿里云代金券
    • 第四、五名:600 元阿里云代金券

代金券可以在阿里云全线产品使用,成为 MVP 的小伙伴可以试用阿里云全线产品

Tips:各类参与方式不冲突,社区小伙伴可选择多种方式参与活动。

友情提示

写文章的小伙伴可以尝试从以下角度写文:

  • 简单介绍下自己和目前的工作
  • 你和阿里云的缘起(第一次知道阿里云、使用阿里云的起手式)
  • 玩转阿里云的姿势(如何搭配使用阿里云提供的各类服务)
  • 对阿里云的小期待
  • 在使用阿里云开发过程中踩过哪些坑么?
  • 对阿里云哪个服务比较看好
  • 和阿里云客服妹纸、工作人员有关的有意思的事情
  • 使用阿里云的小技巧

参考文章:安全态势,交互发现 —— 基于阿里云轻松搭建安全大屏

特别鸣谢

感谢阿里云为本次活动提供的赞助。


社区优秀的你们

来自社区小伙伴的「我与阿里云」文章分享

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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