29、掌握 Microsoft Project 2003:项目网页定制与数据共享全攻略

掌握 Microsoft Project 2003:项目网页定制与数据共享全攻略

在项目管理中,有效地展示项目计划、管理资源以及共享项目信息至关重要。Microsoft Project 2003 提供了丰富的功能来满足这些需求,本文将详细介绍如何更改项目网页的外观以及如何与其他程序共享项目信息。

更改项目网页的外观

项目数据以网页形式呈现时,地图决定了保存哪些数据以及如何组织这些数据,而 HTML 模板则决定了数据的格式。Project 包含多个 HTML 模板,你可以在保存数据为网页时进行尝试,找到最适合的格式。

以下是将项目信息保存为网页、应用不同模板并包含 GIF 图像的具体步骤:
1. 保存为网页 :在“文件”菜单中,点击“另存为网页”。在弹出的“另存为”对话框中,在“文件名”框中输入“Short Film Project 12 With Gantt Chart”,然后点击“保存”按钮,此时会弹出“导出向导”。
2. 选择地图选项
- 点击“下一步”。
- 选择“使用现有地图”选项,然后再次点击“下一步”。
- 在“为数据选择地图”下,点击“使用标准模板导出为 HTML”,接着点击“下一步”,此时会出现“地图选项”页面。
3. 筛选导出数据 :由于之前导出到网页的信息过多,这次只发布任务和资源信息。在“选择要导出的数据类型”下,清除“分配”复选框。
4. 选择 HTML 模板
- 在 HTML 选项中,“基于 HTML 模板进行导出”复

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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