进度管理是项目管理的一个关键组成部分，它涉及到对项目活动的开始和结束时间的计划、安排和控制。正确的进度管理能够帮助项目团队有效地监控项目状态，确保项目按时完成。
在这篇文章中，我向你展示了采用自顶向下的策略来入门应用机器学习的方法。我可以看到这个方法分为四个步骤。你应该对这些步骤他们感到熟悉，因为它可能跟你用来学习编程的自上而下的方法相同，亦即，掌握基础知识，大量练习，然后在你找到感觉、进入状态后再深入细节。
如果 WHERE 条件能够命中索引（包含主键索引、二级索引），计算 WHERE 条件范围内的记录数量，是计算使用索引执行查询的成本的关键指标。
范围管理计划是项目管理计划的组成部分，描述如何定义、制定、监督、控制和确定范围。范围管理计划要对将用于下列工作的管理过程做出规定：
成本管理一章非常的重要，尤其是对于程序员来说，这方面非常的薄弱，但这部分知识无论是在项目管理中还是日常生活中都灰常重要，不然很难成为一个财务自由的程序员。此外，由于财务方面知识点比较多，特增加经济知识
大家好，这里记录，我每周读到的技术书籍、专栏、文章以及遇到的工作上的技术经历的思考，不见得都对，但开始思考总是好的。
缘起 这是一个我一直想写，却一直没有想得非常清楚的课题。目标非常清楚：通过创建一种经济模型，来分析开源生态中的各种问题。 上一次在CHAOSS china的一档播客节目里，我们在讨论关于“指标”的问题。当时的话题是：自下而上的指标，还是自上而下的指标。 所谓自下而上，就是从开源世界原本就能观察到的各种行为入手，比如star、fork、commit、PR等等，然后通过某种计算，得到一个“指标”。这样做的问题是：意义不明。我们可以做各种加权计算，但是：为啥可以这么计算呢，无法说明。 所谓自上而下，就是从目标入手，我们希望考察一个开源项目，或者一个开源社区的某种活跃度，健康度，或者其他特征。然后去尝试构建一种计算方法：将各种行为拼接、计算。这样做的问题是：无从下手。因为我们可以提出无数的问题，但是答案太难找了。 关键在于：我们缺少一组明白无误的概念，并且这些概念能够组成一个可以理解并且切合实际的模型。更进一步的关键在于：我们对于开源软件，乃至对于开源的本质，缺乏理解。
在研究机器学习中，理论在其整个自上而下方法中试用于哪里呢？ 在传统的机器学习教学中，丰富的数学理论知识对于理解机器学习是至关重要的，我的机器学习教学方法通常是教你如何端对端解决问题以及传输结构。 所以此方法哪里要用到理论知识了呢？ 在此帖中你将了解我们是如何理解机器学习中的“理论”一词。提示：全部与算法有关。 你会发现一旦你可以熟练解决问题以及传输结果后，你就欲罢不能地想要对机器学习有更深入的理解以及获得更好的结果，没人能拉得住你。 最后，你会发现可以通过应用标准数据集练习机器学习的5个技巧，从而进一步加深
成本管理也就是尽量让项目实际进行中的成本控制在预算范围之内，确保在预算之内完成项目。
作者：Jason Brownlee 译者：Claire 于丽君 璐璐畅 校对：孙强 罗双英 在研究机器学习中，理论在其整个自上而下方法中试用于哪里呢？ 在传统的机器学习教学中，丰富的数学理论知识对于理解机器学习是至关重要的，我的机器学习教学方法通常是教你如何端对端解决问题以及传输结构。 所以此方法哪里要用到理论知识了呢？ 在此帖中你将了解我们是如何理解机器学习中的“理论”一词。提示：全部与算法有关。 你会发现一旦你可以熟练解决问题以及传输结果后，你就欲罢不能地想要对机器学习有更深入的理解以及获得更好的
随着时间的推移，真核生物的基因组在基因同线性（synteny）和共线性（collinearity）方面存在一定程度的差异。这些差异在不同生物类群之间表现出不同的特征。
请问：9点上班，几点出门 答：(30+4*45+150)/6=60 再问：想把现有50%概率提高到85%需要多长时间出来？
本复习题链接：https://pan.baidu.com/s/1ZJ4l6mKxAt9dqhw0Qa58xA 提取码：j4jz
研究表明，“先构建，后付款”的方式来缓解容器中的 CVE 会让公司每年损失数千小时。
估算问题会经常出现在数据分析、产品、咨询类岗位，统称为费米问题。分析这类问题可以分别从两个角度展开。根据情况，可以采用 Top-down，bottom-up法则，即先从宏观层面，自上而下推，再由某个点横向切入，反推上去。或者也可以从需求层面和供给层面来说。然后可以对比两次推测得到的结果，如果相差不悬殊，那基本就没差啦。然后在陈述的时候也可以需要说几句可能会出现误差的影响因素以及对结果的影响，会显得思考更加全面。具体的答案不是要求必须正确，重要的的是分析思路这类练习题不要，多练练思路，多看看平时的新闻报道，掌握一些基本数据sense 就行。下面我们通过几道常见的面试题来说明这类题怎么回答。
R是一个庞大而复杂的平台。对于最好的数据科学家来说，它也是世界上最流行的平台。
Theoretical basis for stabilizing messenger RNA through secondary structure design
但凡有过商业项目开发经验的程序员都在开发时间估算方面遇到过各种状况，其中最常见的是——实际的开发时间总比估算的多很多。
规划进度管理是为规划、编制、管理、执行和控制项目进度而制定政策、程序和文档的过程。本过程的主要作用是，为如何在整个项目期间管理项目进度提供指南和方向。
但凡有过商业项目开发经验的程序员都在开发时间估算方面遇到过各种状况，其中最常见的是——实际的开发时间总比估算的多很多。 很多人说不清楚为什么会这样，本文就来带你探究一下影响开发时间估算的因素有哪些！ 作为个体软件工程师而言，你通常没有足够的背景、教育经历或经验来确定时间进度，所以你应该与项目经理进行沟通，向他们解释时间进度表中需要考虑的事项（不仅仅是编写代码所需的时间），然后构建一个估计时间的方法。 如何估计开发时间取决于你所参与的项目的规模，比如是一个小型项目、中型项目还是一个大型项目，或者仅仅是一个项目
1.工作分解结构是项目团队与相关方之间沟通的有效工具之一 2.控制账户是工作分解结构某个层次上的要素，以便与工作包一一对应 3.项目范围说明书包括产品范围、产品验收标准、项目可交付成果、项目除外责任，以及项目制约因素及假设条件的描述 4.范围变更会修改已确定的范围 5.工作分解结构的每一项都被分配了唯一的标识符：账户编码 6.规划范围管理过程是描述将如何定义、确认和控制项目范围 7.产品分析又叫产品分解，属于定义范围的工具 8.创建工作分解结构过程的结果是团队意见统一 9.WBS的基础是产品需求和项目需求 10.质量控制和确认范围往往同时进行 11.确认范围重点关注可交付成果的验收 12.控制账户>规划包>工作包 13.大多数同意是获得群里中超过50%人员的支持，就能做出决策的技术 14.审查项目章程之后，项目经理接着进行收集需求，后续再定义范围，输出项目范围说明书，范围规划后进行进度的规划 15.联合应用开发（JAD）适用于软件行业，用于改进软件开发过程 16.工作绩效信息属于控制范围过程的输出 17.原型法体现了渐进明细的理念 18.在工作分解结构自上而下的细分中，将导致估算准确度增加 19.用来衡量产品范围完成情况的文件是产品需求文件 20.工作分解结构中的工作是指作为活动结果的工作产品或可交付成果 21.质量功能展开QFD从收集客户需求（又称客户声音）开始，然后客观地对这些需要进行分类和排序，并为实现这些需要而设定目标 22.可交付成果必须具备的特性、功能和特征属于解决方案需求 23.引导与主题研讨会结合使用，可用于快速定义跨职能需求并协调相关方的需求差异 24.项目章程的可交付成果颗粒度太大 25.项目管理计划包括：范围基准、进度基准、成本基准 26.范围基准包括：范围说明书、WBS、WBS词典 27.WBS的用途：组织和定义项目的所有范围 28.管理质量-->过程QA 29.控制质量-->结果QC 30.范围蔓延是未经批准的 31.当相关方不愿或不能说明他们的需求时，用观察法收集需求
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/explain-output.html
项目管理最重要的四个要素就是jd的口号，“多快好省”，当然这是不可能的，哈哈。 多：项目范围管理 快：项目时间管理 好：项目质量管理 省：项目成本管理 这部分内容包括整合管理，范围管理和时间管理3个方
靠一个摄像头拍下的图像做3D目标检测，究竟有多难？目前最先进系统的成绩也不及用激光雷达做出来的1/10。
敏捷开发 Scrum Scrum就像你的丈母娘，不断支出你的问题在哪，错在哪 Scurm只是不断的暴露你的问题
论文题目：TOAST: Transfer Learning via Attention Steering
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点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▼扫描下图二维码或点击阅读原文▼ 了解音视频技术大会更多信息 翻译、编辑：Alex 技术审校：杨海涛 本文来自Streaming Media，发布于2021年9月30日。 VVC正在进入一个竞争激烈的编解码器市场，身在其中，它的未来将更依赖专利费用成本，而非它的技术标准。最近，Charles River Associates[1]在Unified Patents [2]上发布了一份VVC economic report[3]，其中详述了VVC正在面临来自
假设你正在使用适当的输入数据进行一些计算。你在每个实例中都进行了一些计算，以便得到一些结果。当你提供相同的输入时，你不知道会有相同的输出。这就像你在重新计算之前已经计算好的特定结果一样。
7.在没有对变更进行全面评估之前，不能找CCB，更不能立即实施变更，但是，较小的变更需不要报告给CCB.
我理解的工作量估算，就是估算软件项目所耗费的资源数，这个资源包含人力和时间，一般用人天、人月的形式来衡量。（而软件的成本=耗费的资源*资源的单价）。而且我个人觉得软件工作量与软件规模是不等的，规模是指大小是固定的，而一个软件开发的工作量与许多因素有关，如公司的效率啊，参与开发人员的编程水平等。
1.PAC-NeRF: Physics Augmented Continuum Neural Radiance Fields for Geometry-Agnostic System Identification（ICLR 2023）
归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法，该算法是采用分治法的一个非常典型的应用。分治法就是将一个大问题分解成小问题然后递归求解，然后再将小问题的结果合并，最终得到问题的解。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/135524.html原文链接：https://javaforall.cn
智慧课堂学生行为检测评估算法通过yolov5系列图像识别和行为分析，智慧课堂学生行为检测评估算法评估学生的表情、是否交头接耳行为、课堂参与度以及互动质量，并提供相应的反馈和建议。智慧课堂学生行为检测评估算法能够实时监测学生的上课行为，及时掌握学生的表情和参与度，为教师提供及时的反馈。智慧课堂学生行为检测评估算法中Yolo模型采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测。首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN算法，其是一个统一的框架，其速度更快，而且Yolo的训练过程也是end-to-end的。
在上一篇模型算法基础——决策树剪枝算法（一）中，我们介绍了误差降低剪枝(REP)，今天我们继续介绍另一种后剪枝算法——悲观错误剪枝(PessimisticError Pruning/PEP)。 悲观错误剪枝也是根据剪枝前后的错误率来决定是否剪枝，和REP不同的是，PEP不需要使用验证样本，并且PEP是自上而下剪枝的。由于还是用生成决策树时相同的训练样本，那么对于每个节点，剪枝后错分率一定是会上升的，因此在计算错分率时需要加上一个经验性的惩罚因子1/2。假设T表示考虑是否剪枝的某节点，t表示该节点下的叶子节点
简介: 基于树的学习算法被认为是最好的方法之一，主要用于监测学习方法。基于树的方法支持具有高精度、高稳定性和易用性解释的预测模型。不同于线性模型，它们映射非线性关系相当不错。他们善于解决手头的任何问题（分类或回归）。 决策树方法，随机森林，梯度增加被广泛用于各种数据科学问题。因此，对于每一个分析师(新鲜)，重要的是要学习这些算法和用于建模。 决策树、随机森林、梯度增加等方法被广泛用于各种数据科学问题。因此，对于每一个分析师(包括新人)，学习这些算法并用于建模是非常重要的。 本教程是旨在帮助初学者从头学习基于
基于树的学习算法被认为是最好的方法之一，主要用于监测学习方法。基于树的方法支持具有高精度、高稳定性和易用性解释的预测模型。不同于线性模型，它们映射非线性关系相当不错。他们善于解决手头的任何问题（分类或回归）。 决策树方法,随机森林,梯度增加被广泛用于各种数据科学问题。因此,对于每一个分析师(新鲜),重要的是要学习这些算法和用于建模。 决策树、随机森林、梯度增加等方法被广泛用于各种数据科学问题。因此,对于每一个分析师(包括新人)，学习这些算法并用于建模是非常重要的。 本教程是旨在帮助初学者从头学习基于树
来源：“数盟社区” 原文链接：http://dataunion.org/23697.html 简介 基于树的学习算法被认为是最好的方法之一，主要用于监测学习方法。基于树的方法支持具有高精度、高稳定性和易用性解释的预测模型。不同于线性模型，它们映射非线性关系相当不错。他们善于解决手头的任何问题（分类或回归）。 决策树、随机森林、梯度增加等方法被广泛用于各种数据科学问题。因此,对于每一个分析师(包括新人)，学习这些算法并用于建模是非常重要的。 本教程是旨在帮助初学者从头学习基于树的建模。在成功完成本教程之后,
我理解的工作量估算，就是估算软件项目所耗费的资源数，这个资源包含人力和时间，一般用人天、人月的形式来衡量。（而软件的成本=耗费的资源*资源的单价）。
在经过上次课程的学习后，我们已经了解到了进度、活动的概念及定义，并且简单地学习了下活动顺序如何排列的一些工具技术。今天，我们学习的主要方向是估算活动资源与估算活动持续时间这两个过程，另外我们还会将进度管理的最后一个过程 控制进度 一起放到今天的内容中一起学习。原因其实很简单，因为进度管理的重点，或者说是重中之中是在 制定进度计划 这个过程中，在这个过程中我们要学习的内容比较多，所以我们放到最后再去学它。
对于基于成本优化器CBO，除了收集统计信息如内存Momery大小、选择性Selectivity、基数Cardinal、还有是否排序Collation、是否是分布式Distribution及并行度Parallelism等物理属性作为成本估算的考虑因素外（在Calcite中，等价集合中的元素RelNode，再根据不同的物理属性细分RelSubSet，这样便于成本估算，选在出bestCost成本的RelNode），成本模型CostModel也是优化器计算一个关系表达式RelNode成本高低的重要依据。
1.End-to-End Diffusion Latent Optimization Improves Classifier Guidance(ICCV 2023)
学生课堂行为识别教学质量评估算法利用教室安装的摄像头，学生课堂行为识别教学质量评估算法对学生的表情状态、课堂表现和互动行为进行全面监测。对学生的参与度、专注度、互动质量等进行评估，为教师提供有关教学效果的实时反馈。可以为教师提供个性化的教学建议和资源，使教学更加针对性和有效性。学生课堂行为识别教学质量评估算法使用到的YOLO框架模型，其全称是You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection，其实个人觉得这个题目取得非常好，基本上把Yolo算法的特点概括全了：You Only Look Once说的是只需要一次CNN运算，Unified指的是这是一个统一的框架，提供end-to-end的预测，而Real-Time体现是Yolo算法速度快。这里我们谈的是Yolo-v1版本算法，其性能是差于后来的SSD算法的，但是Yolo后来也继续进行改进，产生了Yolo9000算法。本文主要讲述Yolo-v1算法的原理，特别是算法的训练与预测中详细细节，最后将给出如何使用TensorFlow实现Yolo算法。
上次课程已经说过，今天的内容是非常重要的，可以说是整个范围管理的核心内容。因此，也请各位打醒十二分精神，一起来学习这两个非常重要的过程吧。
周日的下午，微信simplemain，老王又来找大伙儿聊技术了~~ 今天想跟大家聊的，是我们经常用到，但是却让大家觉得十分神秘的那个算法：A* 。 想必大家都玩儿过对战类的游戏，老王读书那会儿，中午吃
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