记一次作为主讲人的培训经历

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS PostgreSQL,高可用系列 2核4GB
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: 在大公司工作的朋友都知道,因为种种原因,我们要定期参加很多培训。培训的题目看起来倒是很高大上,但实际的效果如何,大家心里都非常的清楚。

在大公司工作的朋友都知道,因为种种原因,我们要定期参加很多培训。培训的题目看起来倒是很高大上,但实际的效果如何,大家心里都非常的清楚。不过,通过这些培训,我们倒是可以学到一些自己之前不知道的、现今比较热门的东西,抑或是了解一下其他项目组的同事近期所从事的工作。

在参加了无数场培训之后,最近,我被安排作为主讲人来做了一场有关数据库的培训。在本文中,我详细介绍一下本次培训的整个过程。

被安排做培训
整个事情的起因是这样的:我们部门有一位数据库专家(以下简称X博)要做一场有关MySQL数据库的培训,但是,他并未亲自参加过MySQL的开发工作,因此,想找一位有MySQL开发经验的同事来和他一起培训。他找到开发经理说了这事,开发经理便安排我去配合他来完成此次培训。

我和X博讨论了一下,既然他要讲理论方面的东西,那么我就来讲实际开发中的一些经验。他把自己做好的PPT传给我,让我在上面加上我要讲的一些内容。

编写讲稿
我阅读了X博做的PPT,里面都是理论方面的东西。那么,我要把自己讲的东西放到哪里呢?

我想了一下,我要分享的是如何编写MySQL代码的一些经验,几乎每一部分都涉及到一些SQL代码。如果把这些内容放到PPT里面,是不合适的。因为如果把代码放到PPT里面,听众读起来会非常的费力。于是,我就决定单独编写一个WORD文档来放我要讲的内容。同时,我在X博做的PPT的最后新增了一页,以引出我要讲的东西。

有关做PPT,我个人有如下看法:
第一,PPT里面的汉字的字体最好不要用宋体,而是换成黑体。我参加了无数的培训,发现只有一位讲师的PPT里面的汉字字体是黑体,而他的PPT也是我认为做得最好的。大家可以打开一个PPT,将里面的宋体换成黑体,再感受下实际的效果。

第二,每一页的文字总数不要超过50个,每一行的文字总数不要超过15个。很多人直接将WORD文档里面的文字拷贝到PPT里面,连格式都不调整一下,大家看起来非常的费力。每次看到这种PPT,我都会感觉到头大。也有人认为PPT里面的内容越多,大家学到的东西也越多,其实这是错误的。当大家对你的PPT产生厌倦感的时候,你的PPT传递再多的信息都是无济于事的。

第三,标题和正文不要用同样的字号和颜色,要突出显示自己认为比较重要的内容。很多人的PPT里面从标题到正文,再到注释都是用的同样的字号和颜色,这样各位看官不知道哪是主,哪是次,培训所能达到的效果也就大打折扣了。正确的做法是,每一页PPT的标题用大几号的字体,比较重要的内容用特殊的颜色(如红色)来标记。

第四,在想要强调的地方可添加适当的动画。如果整个PPT的展现形式都千篇一律,各位看官很容易疲倦。在某些重要的地方添加一些动画(如飞入、声音、旋转等),可以吸引大家的注意力,达到比较好的知识传达的效果。

有关WORD文档的编写经验,大家可以参考我之前的博文《程序员既要写好代码,又要写好文档》。

上台做培训
本次培训被安排到晚上进行(大公司为了体现员工工作很努力,大都在晚上做培训),由于白天工作了一天,大家都比较累了,因此整个培训的效果不是很好。X博和我先后上台,按照自己事先编写好的讲稿来做了此次培训。

公司的培训和学校老师的讲课是不一样的,在学校的时候,我们所上的每一堂课都和自己息息相关(至少要考试通过拿学分),而在公司,很多培训与我们现在正在从事的项目很可能一点关系也没有,听与不听都是一样。正因为如此,真正认真听完我们的培训的人是凤毛麟角。

作为听众,我参加过很多培训,坐在台下,大家的表现一般是这样的:90%的人在玩手机,5%的人在闭目养神,还有5%的人似乎在认真听讲,但不明白上面的人到底在讲啥。这就是现状,对于认真编写讲稿、认真做准备的讲师来说是个不好的消息,但大家要适应它。

讲完之后,我们也会询问听众有什么不明白的地方,或者是有哪些内容还希望补充的,大家一般的表现都是沉默的,没有听的人不知道问什么好,听了的人没听懂又不敢提问。就这样,整个培训在培训方和受培训方的“双赢”中结束了。

总结
整个IT行业快速的变化让大家不得不学习,而在工作之后,我们学习的方式也是多种多样的。就我个人的看法,在这多种学习方式中,公司组织培训这种学习方式的效果是最差的,几乎就只是一种让上面领导高兴的做事形式。

要想真正提高自身的能力,还得各位程序员朋友利用业余时间来有针对性地开展学习。

相关实践学习
如何快速连接云数据库RDS MySQL
本场景介绍如何通过阿里云数据管理服务DMS快速连接云数据库RDS MySQL,然后进行数据表的CRUD操作。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助     相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
智能硬件
硬件产品成本构成
硬件产品成本
378 1
|
5月前
|
存储 数据挖掘 计算机视觉
Pandas数据应用:图像处理
Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库,主要用于处理结构化数据。尽管它不是专门为图像处理设计的,但可以利用其功能辅助图像处理任务。本文介绍如何使用 Pandas 进行图像处理,包括图像读取、显示、基本操作及常见问题解决方法。通过代码案例解释如何将图像转换为 DataFrame 格式,并探讨数据类型不匹配、内存溢出和颜色通道混淆等问题的解决方案。总结中指出,虽然 Pandas 可作为辅助工具,但在实际项目中建议结合专门的图像处理库如 OpenCV 等使用。
114 18
|
4月前
|
计算机视觉
RT-DETR改进策略【卷积层】| CGblock 内容引导网络 利用不同层次信息,提高多类别分类能力 (含二次创新)
RT-DETR改进策略【卷积层】| CGblock 内容引导网络 利用不同层次信息,提高多类别分类能力 (含二次创新)
107 5
RT-DETR改进策略【卷积层】| CGblock 内容引导网络 利用不同层次信息,提高多类别分类能力 (含二次创新)
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
AI视频监控在大型商场的智能技术方案
该方案通过目标检测与姿态识别技术(如YOLO、OpenPose),实时监控顾客行为,识别异常动作如夹带物品、藏匿商品等,并结合AI模型分析行为模式,防止偷窃。出口处设置结算验证系统,比对结算记录与视频信息,确保商品全部支付。多角度摄像头和数据交叉验证减少误报,注重隐私保护,提升安保效率,降低损失率,增强顾客信任。
197 15
|
7月前
|
存储 人工智能 编解码
阿里云服务器计算型c8i、通用型g8i和计算型c8a、通用型g8a实例区别及选择参考
在选择阿里云服务器计算型和通用型实例规格的时候,有的用户不清楚计算型c8i、通用型g8i与计算型c8a、通用型g8a实例的区别,他们都是采用阿里云全新CIPU架构,可提供稳定的算力输出、更强劲的I/O引擎以及芯片级的安全加固。但是计算型c8i和通用型g8i实例用的是Intel处理器,计算型c8a和通用型g8a实例用的是AMD处理器。本文将详细介绍阿里云服务器计算型c8i、通用型g8i与计算型c8a、通用型g8a实例各自的性能和区别,以及适合的用户群体,帮助用户更好地选择适合自己的云服务器实例。
|
10月前
|
人工智能 JavaScript Shell
Github 2024-06-10开源项目周报 Top15
根据Github Trendings的统计,本周(2024年6月10日统计)共有15个项目上榜。按开发语言分类,上榜项目数量如下:Python 8项,Jupyter Notebook 和 Go 各2项,C++、Shell、Lua 和 JavaScript 各1项。亮点项目包括Python-100天从新手到大师、Syncthing开源同步工具、初学者的生成式人工智能(第2版)等。这些项目涵盖了代码教育、文件同步、数据分析等多个领域。
195 1
|
机器学习/深度学习 测试技术
大模型开发:描述交叉验证以及为什么在模型评估中使用它。
交叉验证是评估机器学习模型性能的方法,通过将数据集分成训练集和多份子集(折叠)进行多次训练验证。每次选择一份子集作为验证集,其余作训练,最后平均评估结果。这样能减少过拟合,提供可靠性能估计,用于参数调优,并减少小数据集或噪声带来的随机性影响。它是模型评估的关键技术,确保更准确的性能估计。
241 1
|
8月前
|
存储 JavaScript 前端开发
vuex和localstorage . cookie的区别
【10月更文挑战第8天】
171 1
|
11月前
【天梯赛】L1-095 分寝室
输出的方案对应女生都是 24/4=6 人间、男生都是 60/6=10 人间,人数差为 4。满足前三项要求的分配方案还有两种,即女生 6 间(都是 4 人间)、男生 4 间(都是 15 人间);同时,每间女寝人数必须都一样,每间男寝人数必须都一样,也就是女生总人数对女寝数取模为0,男生总人数对男寝数取模为0。输入在一行中给出 3 个正整数 n0​、n1​、n,分别对应女生人数、男生人数、寝室数。按题意模拟,因为知道总寝室数为n,所以可以从1~n-1暴力枚举女寝 i 的数量,那么男寝的数量则为 c-i。
191 6
|
10月前
|
监控 前端开发 机器人
RPA机器人
【8月更文挑战第4天】RPA机器人
454 3