25、掌握 Microsoft Project 2003:自定义表格与视图全攻略

掌握 Microsoft Project 2003:自定义表格与视图全攻略

在项目管理中,有效地组织和展示项目数据至关重要。Microsoft Project 2003 提供了丰富的功能来帮助我们实现这一目标,其中自定义表格和视图是非常实用的工具。下面将详细介绍如何自定义表格和视图,以满足特定项目的需求。

自定义表格

表格是项目数据的一种类似电子表格的呈现方式,由垂直列和水平行组成。每列代表项目中的一个字段,每行代表一个任务、资源或分配(在使用视图中)。列和行的交叉点可以称为单元格(从电子表格的角度)或字段(从数据库的角度)。

Project 包含多个可应用于视图的表格,如常用的“Entry”表和“Summary”表。但有时这些预定义表格可能无法满足我们的需求,这时就需要对其进行修改或创建新表格。

以下是创建一个用于显示电影拍摄日程信息表格的详细步骤:
1. 打开“More Views”对话框 :在“View”菜单中,点击“More Views”,此时会弹出“More Views”对话框。
2. 显示“Task Sheet”视图 :在对话框中点击“Task Sheet”,然后点击“Apply”按钮,Project 会显示“Task Sheet”视图。
3. 打开“More Tables”对话框 :在“View”菜单中,指向“Table: Entry”,然后点击“More Tables”,弹出“More Tables”对话框,这里可以看到所有可用的预定义任务表(在任务视图中)和资源表(在资源视图中)。
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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