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制约因素和假设条件都是项目范围说明书的内容，它们是项目范围基准的一部分，是定义活动、估算活动持续时间、制定进度计划、估算成本、制定预算、识别风险和规划采购等多个过程的输入。
区别：制约因素是确定的、客观存在的。（如：项目结束日期，合同终止日期，预算只有500万，最多10个初级工程师等等）
假设条件是当前不能确定的。(最大的假设条件就是：假设项目能成功)
制约因素是受制于既定行为或不行为的状态、特性或感觉。可以是来自项目内部或外部的，会影响项目或过程绩效的限制因素。制约因素是已经客观存在的，往往对项目范围、成本、进度、资源等方面起限制与约束作用。例如，施加于项目进度的、会影响进度活动时间安排的任何限制或约束，都属于进度制约因素，一般表现为固定的强制日期。如果项目是根据合同实施的，那么合同条款通常也是制约因素。
假设条件是指当前不能确定的、未经验证但仍被视为正确、真实或确定的因素。假设条件存在不确定性，影响项目规划的所有方面；项目实施过程中假设条件一旦不成立就可能造成相应后果，因此假设条件往往意味着风险。在项目规划过程中，项目团队应该经常识别、记录并验证假设条件。
[高项]制约因素VS假设条件
析辨 制约因素 假设条件 概念 制约因素是会限制项目团队的选择余地，甚至会使项目团队完全没有选择余地的各种因素。它可以是客观存在或主管强加的限制条件，例如：项目所处的地理位置，项目必须在某个日期前完工。它可以来自项目内部或外部，例如，已确定的项目范围目标，项目执行组织的组织结构。它也可以来自项目执行组织的内部或外部，例如，项目执行组织的组织文化，项目所在地的法律法规。应该在项目章程中记录已些高层级的制约因素，在项目计划中记录较为详细的制约因...
【PMP】假设条件和制约因素
假设条件和制约因素
假设条件和制约因素的理解
假设条件和制约因素都记录在假设日志中。
快速玩转 Llama2！机器学习 PAI 最佳实践（一）—低代码 Lora 微调及部署
本实践将采用阿里云机器学习平台PAI-快速开始模块针对 Llama-2-7b-chat 进行开发。PAI-快速开始支持基于开源模型的低代码训练、布署和推理全流程，适合想要快速开箱体验预训练模型的开发者。
5、数据计算与处理技巧全解析
本文深入解析了Tableau中的多种数据计算与处理技巧，涵盖LOD计算、日期与字符串处理、计数优化、数据混合限制及自定义总计等核心内容。通过实际案例和流程图，系统讲解了各技巧的应用场景、实现步骤与注意事项，并提供性能优化建议和常见问题解答，帮助用户提升数据分析效率与可视化精度。同时展望了未来数据计算技术的发展趋势，是Tableau用户进阶必备的全面指南。
【PMP】假设条件和制约因素的理解
假设条件和制约因素都记录在假设日志中。 1.假设条件 假设条件是指当前不能确定的、未经验证但仍被视为正确、真实或确定的因素。假设条件存在不确定性，影响项目规划的所有方面；项目实施过程中假设条件一旦不成立就可能造成相应后果，因此假设条件往往意味着风险。在项目规划过程中，项目团队应该经常识别、记录并验证假设条件。 在制定计划时，基于当前的条件，对以后事情的可完成性的一种判断，某某条件成立时，某某...
【智能车Code review】—曲率计算、最小二乘法拟合
【1】曲率计算函数 选三个点计算曲率 float process_curvity(byte x1, byte y1, byte x2, byte y2, byte x3, byte y3) { float K; int S_of_ABC = ((x2 - x1) * (y3 - y1) - (x3 - x1) * (y2 - y1)) / 2; //面积的符号表示方向 byte q1 = (byte)((x2 - x1) * (x2 - x1) + (y2 - y1) *
PMP杂谈--制约因素与如果条件
制约因素和如果条件都是项目范围说明书的内容。它们是项目范围基准的一部分，是定义活动、估算活动持续时间、制定进度计划、估算成本、制定预算、识别风险和规划採购等多个过程的输入。 差别：制约因素是确定的、客观存在的。（如：项目结束日期，合同终止日期，预算仅仅有500万。最多10个0基础project师等等） 如果条件是当前不能确定的。(最大的如果条件就是：如果项目...
【Unity实战篇 】| 游戏中实现镂空遮罩效果【矩形、圆形镂空遮罩】
本文来写一下怎样在Unity中完成一个 镂空遮罩 的效果。 镂空遮罩 比较常用的有两种：矩形镂空遮罩、圆形镂空遮罩。 镂空遮罩 在游戏中常被当做新手引导必备的内容，可以给玩家更多不一样的体验。 下面就一起来看一下怎样做出这种效果吧！
【PX4学习笔记】3. PX4 固件烧写(1 探索过程)
飞控型号：cube orange【PX4官方用户指南中关于cube orange的描述】 飞控载板型号：Mini Carrier Board【迷你载板说明文档】 固件安装参考：The Cube User Manual V1.0
软件项目管理杂谈
在一次由软件项目管理者组成的交流会上，看到过我所写的《软件项目管理原则谈》的朋友向我发问，如何在所学的项目管理理论和实际项目实践中找到一条连接的纽带；软件项目管理的度如何把握；为什么项目协调中更多的是貌合神离；为什么自己觉得自己所管理的项目老是失败等等。这一连串的问题引起了与会的项目管理者的同感，笔者本人也曾经在项目管理中屡遭挫折，目前的项目管理中依然麻烦不断。但是，作为一名软件项目管理者来说，
从 SEGW 到 SADL 的那根线，彻底理解 OData Data Source Mapping
本文摘要（150字）： 在SAP Gateway的SADL型OData服务开发中，"Map to Data Source"是关键配置环节。与传统RFC映射不同，SADL映射不是针对单个CRUDQ操作，而是建立OData模型与SADL业务实体间的完整语义对应关系。通过属性映射和关联映射，系统能自动处理数据获取和导航请求。映射编辑器支持三种模式：属性映射处理字段对应，关联映射处理模型间关系，动作映射处理业务操作。映射的本质是建立语义翻译表，决定了后续OData请求如何转化为后端业务实体访问，而非简单的字段重命名
假设与约束的区别
<br />假设和约束的区别？<br /> 假设:assumptions 是指那些在制定计划时，被视为正确、真实或者确定的因素。假设影响到项目规划的所有方面，是项目逐步完善的一个方面。通常涉及一定的风险，它们一般是风险识别的输出。 <br /> 约束constraint 就是那些制约项目管理班子可选项的因素，比如预先确定的预算；当项目在合同形式下执行时，其合同条款通常成为约束条件。 <br /> 假设和约束最大的区别就是一个是确定的,一个是不确定的.假设最重要的是要出一个依据,这个依据对项目计划过程
小孙学变频学习笔记（二）变频器的逆变电路
本文主要介绍了变频器中逆变电路的核心器件IGBT及其应用。IGBT是一种电压控制型三端半导体开关器件，具有开关频率高、功耗低的优点，在变频器中仅使用截止和饱和导通状态。文章详细分析了IGBT的结构特性、与晶闸管的区别，以及由四个IGBT组成的直流转交流逆变电路原理。重点阐述了IGBT并联反向二极管的作用：提供电流反向通路、避免反向电压损坏器件、提高开关效率等。最后提供了相关学习参考网址供读者进一步研究。
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PMP之工具与技术---假设条件和制约因素
假设条件 制约因素 概念 假设条件是指在制定计划时，不需验证即可视为正确、真实或确定的因素。 制约因素是指对项目或过程的执行有影响的限制性因素。 区别 假设条件是当前不能确定的 制约因素是确定的、客观存在的 机会和威胁 从假设条件的不准确、不确定、不一致或不完整，可以识别出威胁 通过清除或放松会影响项目或过程执行的制约因素，可以制作出机会 联系 制约因素和假设条件都存在于项目范围说明书中，并作为范围基准的一部分，是定义活动、估算活动持续....
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
项目假设与制约因素
假设是出于计划目的，将那些并未验证的条件认为是真实或确定的要素，以便作为后续的计划、决策的依据。当未来存在着数个可能的选项时。假设是一种用以处理不确定性的方式。最简单的假设形式，就是将某一个选项视为正确，而其他选项都不会发生。并在此假定下进行项目规划过程。例如，我们可能假设供货商将准时交货，或我们的顾客会在两周内签订所有合同，或项目团队的所有关键成员在项目过程中皆会继续待在...
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
浅谈软件开发中的假设条件
翻开第一篇聊假设条件的博客，发现已经快2年了。那篇主要涉及了点架构方面假设条件的东西，不是很全，今天开一篇聊一下软件开发中的假设条件。如果把假设条件限定在架构方面，稍显冷门。但如果将其扩展到整个软件开发中，这里面已有的工作非常多。这篇博客首先关联软件开发中的不确定性和假设条件，其次给出软件开发中假设条件的定义，最后举几个由未妥善管理假设条件引起问题的例子。 在软件开发中，存...
项目管理六大制约因素_PMP项目管理-PMP答题思路
项目管理概述:不同项目有不同的制约因素，同一项目在不同阶段有不同的制约因素和目标。(一般和个别原则)项目型中项目经理权力最大，职能型中权力最小。矩阵中从弱到强，权力加大。项目一开始风险最大，变更代价最小;项目后期风险变小，变更代价变大。项目经理可以选择、控制的是组织过程资产，剩下的是事业环境因素。五大过程组和九大知识领域启动:新项目或项目新阶段，或新项目经理，一定要项目章程。没有的话，项目经理可以...
项目管理六大制约因素_第十一章 项目风险管理考点3：根本原因分析、假设条件和制约因素分析、SWOT分析、文件分析、风险登记册、风险报告、核对单...
根本原因分析(RCA)：常用于发现导致问题的深层原因并制定预防措施。可以用问题陈述(如项目可能延误或超支)作为出发点，来探讨哪些威胁可能导致该问题，从而识别出相应的威胁。也可以用收益陈述(如提前交付或低于预算)作为出发点，来探讨哪些机会可能有利于实现该效益，从而识别出相应的机会。假设条件和制约因素分析：每个项目及其项目管理计划的构思和开发都基于一系列的假设条件，并受一系列制约因素的限制。...
冲刺阶段 - 项目管理知识点总结
文章目录1. 十大知识领域 1.1 项目整合管理1.2 项目范围管理1.3 项目进度管理1.4 项目成本管理1.5 项目质量管理1.6 项目资源管理1.7 项目沟通管理1.8 项目风险管理1.9 项目采购管理1.10 项目相关方管理2. 五大过程组 2.1 启动过程组 2.2 规划过程组 2.3 执行过程组 2.4 监控过程组 2.5 收尾过程组 3. 计算题总结 3.1 启动过程组3.1.1 项目选择方法3.2 规划过程组3.2.1 三点估算法（PERT）3.2.2 关键路径法（CPM）3.2.4 路径
区分容易混淆的知识点
1、伪类与伪元素的区别 （在css1与css2中没有特别区分，但是在css3中有区分） 伪类：其实就是选择器，有两个重要的作用如下： 1）、选择dom树以外的信息：例如 :visited，:link等指的是某些指定状态的元素 2)、用简单选择器选择不了的信息(有逻辑的dom树中的元素)：例如 :first-child等。 伪元素：是dom树中没有定义的虚拟元素，选择的不是元素，而是元素指定 ...
PMBOK指南第六版知识点串讲-第一章引论
PMBOK指南第六版知识点串讲第一章引论 1、什么叫项目？ 项目是为创造独特的产品、服务或成果而进行的临时性工作。 2、项目的特点？ 1）独特性：每个项目创造的产品、服务或者成果都是独特的，某些项目可交付成果和活动中可能存在重复的元素，但这种重复并不会改变项目工作本质上的独特性。 2）临时性：项目有明确的起点和终点。 3）渐进明细：其创造的产品、服务或者成果存在不确定行，具有渐进明细的特点。 注：“临时性”不意味着项目的持续时间很短。 3、项目与组织战略目标一致 项目始终与组织的战略目标保持一致性，如果项
软件架构假设条件与其他类型软件制品的区别
上一篇博客分析了软件架构假设条件的基本特征。根据这些特征，特别是其主观性的特征，多项研究指出难以区分假设条件和其他类型的软件制品。例如Roeller等人[1]讨论了架构假设条件、需求、设计决策、约束的区别。Roeller等人认为研究者和实践者在软件开发中常常交替地使用这些术语从而导致不一致性[1]。因此，同样的信息在某个环境中可能是一个假设条件，而在另一个环境中可能是一个完全不同类型的制品...
PMP认证考试假设
考试过程中假设： 1.你的身份是一名项目经理2.你身处矩阵型组织3.你是买方项目经理4.你的组织都具有丰富的组织过程资产5.你有一名通情达理的上司6.你的客户能尊重事实听从你的建议7.你的组织尊重个人，从来不提倡加班8.尊重团队成员，做决策时考虑成员的职业利益 PMI: 从理想角度去考虑问题。做题时先依据PMBOK、其次，依据老师讲解内容，最后再依据你
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