微软华人讲师谈软件生涯:功夫在身外

本文通过采访五位在微软工作的华人工程师,揭示了他们在软件行业取得成功的关键因素。他们强调了广泛学习的重要性、开放的思维方式、全面的工作能力和良好的沟通技巧。

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在微软工作的华人已近千人。在微软TechEd技术教育大会期间,他们中的16位作为讲师回到北京。他们为听众带来微软软件技术的最新进展,而他们自身的软件生涯也是一种财富。记者在大会期间,趁他们讲课 之余,采访了其中的5位讲师。

  学得杂一些

  “人的成长实际上是个金字塔形的,你的基础越扎实、越广,塔尖才越高。”微软 Server管理部门软件设计与测试工程师陈硕就是一个典型的“杂家”。先是在北京大学地球物理系读书,毕业后保送到中科院大气物理所,后又获得普林斯顿 大学全额奖学金,读了海洋学方面的硕士,最后又在德州A&M大学拿到商学硕士。当然,她一直没有忘了她的“副业”——计算机,她在北大时就选了相 当多的计算机课程; 在普林斯顿大学海洋学实验室使用计算机模拟的方式来研究温室效应、厄尔尼诺等气候问题,当时用的是Cray(大型机)和Unix服务器;在德州 A&M大学读书时,找到的兼职工作依旧是维护学校数百人的计算机实验室。

  13岁就随父母来到美国的严治庆,本科是在明尼苏达大学电气与计算机工程系学 习并兼修国际企业管理专业,现在是微软Windows.NET项目经理,但他依旧利用业余时间,攻读哥伦比亚大学技术管理硕士学位。作为项目经理,严治庆 在微软已经找到了很好的工作,为什么还要读书呢?

  “项目经理不是微软的高级管理者,但却是微软所有产品的决策者和主要设计师, 对微软产品方向有举足轻重的作用。微软产品的决策是由下而上,项目经理不仅要决定软件产品的各项功能,所面向的客户群,发展的方向,开发的费用,还要与合 作伙伴、主要客户合作,与市场部门讨论市场策略。从某种意义上说,项目经理,尤其是核心部门的项目经理,是微软的幕后决策者。” 微软SQL Server商业智能项目经理唐朝晖给出了严治庆继续学习的理由。

  “IT发展非常快,天天都是新东西,最后大家比的是谁学得快,谁掌握得快,实 际上比的是能力。学得杂,接触面就宽,思维方式也会多样化,最终这些都会转化成一个人的能力。”陈硕面陈“杂学”的好处,“微软面试时,不在乎你是不是计 算机专业毕业的或者你上过多少学,拿了多少学位。微软看重的是你的潜能。”

  想得广一些

  “计算机程序编得再好,往往只是整个软件产品中很小很具体的一部分,当你太拘 泥于编程细节时,会缺乏对整个产品的认识,特别是缺乏对市场的认识。我现在的工作可以面向世界,了解微软的产品用到哪儿,都是怎么用的,客户的反应如何, 微软内部如何进行项目管理,这些知识都可以用到我的工作中去。因此,思考和处理问题的方式就会丰富起来。”

  陈硕认为在微软作咨询的经历对她现在的工作大有好处。

  在采访过程中,记者也常常听到,思维方式方面的测试也是微软面试的重要组成部分。微软在面试时,会出一些几乎无解的问题,目的只是看你思考和分析问题的方式。这时候,发散性的思维将会有助于应聘者。

  陈硕以她留学经历说明勤思和广思的必要: “但中国学生提问题不够,有点太胆怯了,我也克服了很久。不提问题,教授会认为你没有思想。而事实上,很多美国学生提的问题很一般,只要你稍微动些脑子, 就会比他们提得更深。IT有点不同,你要时刻把眼界放开些,因为它的变化实在太快了。”

  做得宽一些

  “软件怎么能赚钱?”学流体力学的刘劲浩,在北京四达公司买语音产品时怎么也搞不明白这个问题,因为他的客户总是跟他说:“我都花钱买了你的硬件,你的软件就给我拷一份吧。”为了解惑,他到美国转读计算机硕士。

  1992年毕业后,刘劲浩在普林斯顿大学边上找到一个只有30多人的小公司, 在IBM390上写DB2方面的程序。即便是他写的一份只有几个人看的文档,他的老板也会纠正其中的拼写错误,他从美国老一代程序员身上学到了严格认真的 工作态度,也加深了对技术和产品质量的理解。利用公司向客户/服务器架构迁移的机会,他转向了Oracle和Sybase。3年后,他又在一家保险公司作 独立顾问,直到1997年微软打电话找上门来,凭着“微软到底长的是什么样”的好奇,他来到微软SQL部门。5年中,他先是做数据查询,现在又对XML感 兴趣。在兴趣的牵引下,刘劲浩逐步丰富着自己的知识结构和经历。

胡雪在清华无线电读书时就不太“安分”。“那时清华鼓励学生,不要只注意专业学 习,也可以考虑经营管理、办公司等。”作为校优生,胡雪受到了格外的优待,由系主任亲自指导学习(一个系只有一名本科生享受这种待遇,他之后是李劲。李劲 就是小平同志在说“计算机要从娃娃抓起”时被小平爱怜地摸着头的那个少年。李劲在拿到清华大学最佳博士论文奖后去了美国,最终到了微软亚洲研究院,师兄弟 俩殊途同归,从一个侧面也可看出微软对人才的重视和吸引);在当时的校长张孝文的推荐下,胡雪在清华紫光的前身清华科技开发总公司旗下创建了独立分公司, 并任总经理和法人代表,三年后,营业额在总公司排名第二。

  实际上,胡雪多年从事的顾问咨询工作本身也说明了做“宽”的必要——没有多年的技术和行业经验和经历是不会被微软请来做顾问的。

  唐朝晖表达了另一种观点:“在美国,总跳槽未必受欢迎。微软在西亚图的一个好 处就是它周围公司也不多,大家只能专注于微软的工作。在国内包括在欧洲,程序员的地位不高,但微软不这样看。微软有的程序员工资比经理要高。因为他喜欢这 项工作,而且做得很好。微软会在工资和级别上让程序员感受到自己工作的价值。”

  说得多一些

  “在国外,表达能力差了,即使技术很好,也不能够做很高层的工作,我觉得这一点中国人有些吃亏。”采访中好几位讲师都表达了类似的观点。

  一位在国内曾获得数学奥林匹克金奖的留学生,智商很高,技术也很强,但遗憾的是,在表达能力方面有很大的欠缺,现在在微软只是做测试工作,非常吃亏。“如果他的表达能力强,完全可以做更重要的工作。”唐朝晖不无惋惜的话语中也流露出殷殷的期望。

  胡雪在这方面也深有体会。他说:“我在清华有三十多名同班同学,其中一半来到 美国,只有我一人转行做了顾问,其余同学都还在做芯片设计,或者与芯片相关的工作。”他认为这与他到美国后一直在纽约而其他同学都到了硅谷有一定的关系。 除了聪明和勤奋之外,如果缺乏了良好的沟通和表达能力,他也不可能完成职业生涯中的重大转变,因为沟通和表达是顾问咨询工作必备的素质。“我觉得进入到美 国人的圈子非常重要,我在这个方面也刻意地做了些努力,与美国人交朋友。”胡雪补充道。

  谦逊无疑是一种美德,腼腆似乎也是一种不坏的性格。但人们不能因为谦虚或者腼 腆而不愿或者不能表现自己,这一点对于昼夜颠倒、埋头苦干的程序员来说尤为重要,实际上,恰如其分地表现自己,就是让企业知道你的能力,这也是对你艰辛的 程序员生涯的一种很好的肯定,与漫无边际的瞎吹完全是两回事。

 
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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