一个成本仅需2元，价值500万的项目 1.0版本

最新推荐文章于 2025-12-15 14:12:51 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-15 14:12:51 发布 · 275 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了一种使用Python生成随机数并进行排序的方法，通过循环和条件判断确保了生成的随机数不会重复，并最终得到一个有序的随机数列表。 
import random
result1 = []
result2 = []
for i in range(5):
    _num = random.randint(1, 35)
    while _num in result1:
        _num = random.randint(1, 35)
    result1.append(_num)

for i in range(2):
    _num = random.randint(1, 12)
    while _num in result2:
        _num = random.randint(1, 12)
    result2.append(_num)

result1.sort()
result2.sort()
print(result1 + result2)

运行后拿到结果去彩票店买超级大乐透，已中过5元

Invoker_XZ
关注
PMP–一、二、三模、冲刺–分类–7.成本管理
stqer的博客
01-12 980
管理储备：在绩效测量基准之外，留作管理控制之外用的一部分项目预算或项目时间。【管理储备，管理之外的储备】成本预测：成本预测基于项目以往的绩效，用于确定项目是否仍处于预算的公差区间内，并识别任何必要的变更。应急储备：在进度或成本基准内，为主动应对，已知风险而分配的时间或资金。剩余资金应对风险、风险变化、剩余储备时间。（1）自下而上估算：题干关键词 “（2）类比估算：题干关键词 “（3）参数估算：题干关键词 “1、储备分析：题干关键词 “3、应急储备：题干关键词 “4、管理储备：题干关键词 “
项目管理软件大比拼：哪款最适合成本控制？
项目管理的博客
07-08 915
预算精度挑战：初始预算估算与实际成本的偏差（通常15-40%）实时可见性挑战：成本数据更新延迟导致的决策滞后（平均3-7天）资源优化挑战：资源利用率低下（全球平均30-50%）与资源冲突范围蔓延挑战：未控制的需求变更导致的成本膨胀（占超支原因的42%）预测准确性挑战：传统方法在复杂项目中的预测误差率（通常>25%）数据孤岛挑战：项目数据与财务系统的割裂（76%组织报告存在此问题）
pmp每日一题
热门推荐
weixin_41643133的博客
12-25 4万+
2019.12.25 每日一题： You are a project manager of a company and your project is currently in execution phase.The customer has requested you for additional work. This work will affect the budget, but not t...
被KPI绑架的代码：一个开源项目的沉默消亡
luckucu的博客
12-10 787
技术专家臧成威展示的PPT最后一页显示着预期目标：“打造业界领先的响应式框架，提升美团技术影响力”。"但代码审查记录显示，这个"核心模块"实际上是基于现有开源项目的二次开发，所谓的性能优势是在特定测试场景下的结果。在GitHub仓库里，EasyReact的提交记录呈现出明显的节奏：每次晋升考核前都会出现一波密集更新，随后是数周的沉寂。GitHub上的issue响应时间从最初的天延长到数周，最后一个issue是一位外部开发者提出的技术问题，标签是"wontfix"。"这条留言下面，只有沉默。
Web 1.0 到 Web 3.0：互联网的演变与未来
caifox的博客
07-01 1480
本教程将带你深入了解 Web 1.0、Web 2.0 和 Web 3.0 的发展历程、技术特点、商业模式以及它们对社会产生的深远影响，帮助你更好地理解互联网的过去、现在和未来，为在数字世界中更好地发展和创新奠定坚实基础。
PMP第七章：项目成本管理
MrZhang的博客
07-07 8008
目录 ​ 一、规划成本管理（规划） 二、估算成本（规划） 三、制定预算（规划） 四、控制成本（监控） 错题汇总： 项目成本管理应确保项目在【批准的预算内】完工，需考虑【全生命周期】成本（获得、运营、维护） 包括过程组： 规划成本管理（规划） 估算成本（规划） 制定预算（规划） 控制成本（监控） 一、规划成本管理（规划） 定义：确定如何估算、预算、管理、监督和控制项目成本 输入：项目章程、项目管理计划、事业环境因素、组织过程资产 输出：...
按需购买Token计费模式上线，搭配LobeChat更划算
weixin_36235398的博客
12-15 973
本文介绍如何通过“按需购买Token”计费模式结合开源聊天框架LobeChat，实现精细化AI调用成本管理。LobeChat支持多模型接入、本地成本核算、用量统计与插件扩展，帮助企业避免资源浪费、保障数据安全，并提升使用透明度。
项目成本管理 试题分析
lingyubao的专栏
02-20 4308
试题 13某 ERP 软件开发项目共有 12 个模块，项目经理对软件进行了成本预算，预算每个模块的开发成本为 5 万元，按照项目管理计划，每月开发一个模块，12 个月完成开发工作。 在项目进行到第 3 个月底的时候，项目经理对照计划，发现刚完成了 2 个模块的开发工作，经统计，实际花费的成本为 15 万元。若按照目前的绩效情况，到所有模块开发完成时预计花费的总成本为(14)。 (14) A．
IT项目管理：功能点分析法(FPA)在成本估算中的应用
项目管理的博客
06-11 586
在某互联网公司的一次复盘会上，项目经理小王无奈地说：“当初拍脑袋估了3个月，结果需求一改再改，现在都6个月了还没上线，成本超了40%！” 类似的场景每天都在IT行业上演——需求模糊、估算不准是项目失败的主要原因之一。如何用标准化方法量化软件功能规模？功能点如何转化为具体的成本和工期？面对需求变更时，如何快速调整估算？用"奶茶店算工作量"的故事引出FPA核心思想拆解FPA的5大功能类型和3层计算逻辑通过"在线书店"项目实战演示完整估算过程分析FPA在不同场景的应用价值与未来趋势。
项目管理领域成本控制的数据分析方法
项目管理的博客
07-11 402
偏差识别：实际成本与计划成本的差异（What根因分析：偏差产生的原因（Why未来预测：项目结束时的成本（How Much优化决策：如何调整资源/计划以纠正偏差（What to Do输出：按时间分段的项目预算（如“第1季度计划支出200万，第2季度300万”）；关键：与项目团队、财务部门共同确认，确保可行性与共识。项目成本控制的数据分析方法，本质是用量化思维替代经验判断，从“被动应对”转向“主动预防”。
【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用
01-03
内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。
update9-20260103.5.211.slice.img.7z.003
01-03
小雉系统分卷源码
QT学习 实例 QLineEdit QLCDNumber
01-03
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）
01-03
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。
电机控制基于Simulink的永磁同步电机模型预测控制仿真：FCS-MPCC算法实现与动态性能分析
最新发布
01-03
内容概要：本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机（SPMSM）有限控制集模型预测电流控制（FCS-MPCC）仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块，实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制，具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析，涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形，验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性，并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群：自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生，以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员；具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳； 使用场景及目标：①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目；②作为电机先进控制算法（如MPC、MPTC）的仿真验证平台；③支撑科研中对控制性能优化（如动态响应、抗干扰能力）的研究需求； 阅读建议：建议读者结合Simulink环境动手搭建模型，深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑，重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制，并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验，以增强实践与创新能力。
2021年湖北省黄石市中考数学试卷及解析
01-03
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域，涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析：1. 实数与倒数的定义：该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度，即一个数a的倒数表达为1/a，因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用：科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法，其形式为a×10^n，其中1≤|a|<10，n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离，将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法：考察学生解决包含分母的方程的能力，题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值，需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认：该题目测试学生对于几何体三视图（主视图、左视图、俯视图）的认识，需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算：题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积，要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念：题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义，要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解：考察学生在实际问题中进行数学建模的能力，通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用：题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用：题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究
01-03
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要：本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开，提出了一种结合改进粒子群优化算法（IPSO）与长短期记忆网络（LSTM）的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数（如学习率、隐层节点数等），有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略（如引入自适应惯性权重、变异机制等），增强了全局搜索能力与避免早熟收敛，并利用实际电力负荷数据进行实验验证，结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性（如MAE、RMSE指标）方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群：具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员，尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测，提升电网调度的精确性与稳定性；②为优化算法（如粒子群算法）与深度学习模型（如LSTM）的融合应用提供实践案例；③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习，重点关注参数优化机制的设计思路，并动手复现实验部分，通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
【计算机视觉】基于YOLOv5的博物馆展品识别系统设计：融合UI界面的智能导览与管理方案
01-03
内容概要：本文介绍了一种基于YOLOv5深度学习模型与UI界面相结合的博物馆智能展品检测系统，旨在实现展品的自动识别与信息交互。系统利用YOLOv5的高效目标检测能力，结合自定义或公共数据集进行模型训练，并通过数据增强提升泛化性能。文章详细阐述了从环境搭建、数据准备、模型训练与优化到UI界面设计的完整流程，最终实现一个可部署的图形化识别系统，支持图像加载、实时检测和结果展示等功能。该系统有助于提升博物馆的管理效率、展品安全及游客参观体验。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习基础知识的学生、研究人员及AI应用开发者，尤其适合从事计算机视觉或智慧文旅项目的技术人员； 使用场景及目标：①用于博物馆智能导览系统开发，实现展品自动识别与信息推送；②辅助馆藏管理，实时监控展品位置与状态；③作为教学案例，学习YOLOv5模型训练与GUI集成方法； 阅读建议：建议结合文中提供的代码链接与飞书资料，动手实践模型训练与界面部署过程，重点关注数据集构建、参数调优与系统测试环节，以深入掌握智能识别系统的全流程开发。
操作系统内存管理页面置换算法模拟器项目_最佳置换算法OPT先进先出置换算法FIFO最近最久未使用LRU算法模拟实现与性能对比分析_用于计算机科学教育中帮助学生理解虚拟内存管理机制通.zip
01-03
操作系统内存管理页面置换算法模拟器项目_最佳置换算法OPT先进先出置换算法FIFO最近最久未使用LRU算法模拟实现与性能对比分析_用于计算机科学教育中帮助学生理解虚拟内存管理机制通.zip
项目总结
03-08
<think>好的，用户之前问过关于项目经历编写的问题，现在又问了项目总结，我需要确定这两者的区别和联系。用户可能是想了解在完成项目后如何有效总结，或者是在简历或面试中如何呈现项目总结。 首先，项目经历更多是描述项目本身的结构和内容，而项目总结可能更侧重于项目完成后的成果、经验教训以及个人成长。需要明确用户的具体需求，是用于简历中的总结部分，还是项目结束后的复盘报告？ 从用户提供的上下文来看，之前的回答是关于项目经历的编写技巧，所以这次的项目总结可能也是用于求职材料或者工作总结。用户可能是求职者，特别是应届生或转行者，或者是希望提升简历竞争力的职场人士。 接下来要考虑项目总结的关键要素。通常包括成果展示、技术亮点、经验教训、个人成长等部分。需要结构清晰，重点突出量化成果，同时体现反思和提升。还要注意避免常见的错误，比如泛泛而谈或只列技术栈。 用户可能希望知道如何将项目中的具体工作转化为有说服力的总结，尤其是在面试或汇报中使用。因此，需要提供具体的结构和示例，帮助用户理解如何组织内容，如何量化结果，如何展示解决问题的能力。 另外，可能需要注意不同行业的项目总结特点，比如开发类、数据分析类、设计类的侧重点不同。同时，用户可能关心如何在总结中体现个人贡献，特别是在团队项目中如何明确自己的角色。 还需要考虑用户可能的深层需求，比如如何通过项目总结展示自己的成长潜力，或者在转行时如何将过往经验与新领域结合。因此，在回答中应该包括如何突出迁移能力和学习成果的部分。 最后，要确保建议实用，有可操作性，比如使用模板、避免的误区以及加分技巧，帮助用户快速应用这些建议到实际的项目总结撰写中。</think>以下是关于项目总结的详细指南，包含专业写作方法和实用技巧： --- ### **一、项目总结的核心要素** 1. **成果展示** - 量化指标：$订单处理速度提升150\%$ | $用户留存率提高22.5\%$ - 技术突破：$实现1000QPS高并发$ | $模型准确率超行业基准8\%$ - 业务价值：$节省年度运维成本\$50万$ | $带动销售额增长\$300万$ 2. **技术亮点** ```markdown ■ 架构设计： ✓ 采用DDD领域驱动设计解耦业务模块 ✓ 通过Redis Cluster实现分布式缓存 ■ 创新方案： ✦ 自研动态线程池解决资源浪费问题 ✦ 提出改进型A*算法优化路径规划 ``` 3. **经验沉淀** - 方法论：$形成标准化开发流程文档$ | $建立AB测试评估体系$ - 工具链：$开发内部CLI工具提升部署效率$ | $构建自动化测试平台$ --- ### **二、结构化写作模板** #### **1. 研发类项目** ```markdown **智慧物流调度系统**（2023.03-2023.08） ▌关键技术：Spring Cloud Alibaba + Kafka + 蚁群算法 ▌核心成果： • 设计动态权重调度算法，车辆空驶率降低27% • 实现百万级订单的实时路径规划（<500ms响应） • 搭建风控模块拦截85%异常订单 ▌经验总结： ✓ 分布式事务方案选型：TCC模式 vs 最终一致性 ✓ 技术债务：技术栈版本碎片化导致维护成本增加 ``` #### **2. 数据分析项目** ```markdown **用户生命周期价值预测**（2022.11-2023.02） ▌模型架构：XGBoost+SHAP可解释性分析 ▌项目产出： • 清洗处理2000万+用户行为数据 • 构建7维度特征工程体系 • 模型KS值达0.42（超行业基准0.35） ▌改进方向： ▶ 引入图神经网络捕捉用户社交关系 ▶ 建立自动化特征监控体系 ``` --- ### **三、高级表达技巧** 1. **对比论证法** - 技术选型对比： $$ \text{方案} \begin{cases} \text{方案A：响应时间 } 1200\text{ms} \\ \text{方案B：响应时间 } 450\text{ms} \end{cases} $$ - 效果对比：$CPU使用率从85\% \downarrow 40\%$ 2. **技术深度展示** - 性能优化：$$ T(n) = O(n^2) \rightarrow O(n\log n) $$ - 架构演进：单体架构 → 微服务 → 服务网格 3. **问题解决路径** ``` 问题现象：接口超时率突增 → 根因分析：慢查询+线程阻塞 → 解决方案：SQL优化+熔断降级 → 验证结果：TP99从3s降至200ms ``` --- ### **四、常见误区与改进** 1. **避坑指南** - ✘ 流水账式记录：_"完成了需求开发、测试、上线"_ - ✔ 价值导向表述：_"通过代码预编译技术，发布效率提升3倍"_ - ✘ 技术堆砌：_"使用SpringBoot/Redis/MySQL..."_ - ✔ 技术关联：_"基于Redis管道技术实现批量操作，吞吐量提升8倍"_ 2. **加分细节** - 成果可视化：$ \text{系统架构图} $ | $ \text{性能对比曲线} $ - 技术影响力：_"方案被纳入团队技术规范"_ - 持续优化：_"迭代3个版本，错误率从5\% → 0.3\%"_ --- ### **五、特殊场景处理** 1. **失败项目总结** - 客观分析：$ \text{需求变更率} \uparrow 300\% → \text{项目延期} $ - 经验转化：_"建立需求变更评估矩阵，后续项目延期率下降60\%"_ 2. **跨领域项目** - 能力迁移：_"将金融风控经验应用于医疗欺诈检测"_ - 创新融合：_"结合CV算法实现工业质检流程自动化"_ --- **高质量示例：** ``` 智能客服系统优化（2023.05-2023.09） ▌技术突破： • 实现基于BERT的意图识别模型（F1值0.91） • 构建知识图谱包含50万+实体关系 • 对话打断准确率提升至89% ▌关键决策： ✓ 放弃规则引擎，采用端到端深度学习方案 ✓ 引入主动学习机制降低标注成本 ▌后续计划： ▶ 部署模型蒸馏方案（模型体积↓70%） ▶ 接入多模态输入支持 ``` --- **注意事项：** 1. 数据脱敏：隐藏敏感业务指标 2. 重点突出：技术难度 > 业务规模 3. 版本管理：区分V1.0/V2.0迭代差异 4. 可验证性：所有数据可解释来源 建议结合MECE原则（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）构建总结框架，确保内容既全面又无重复。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值