项目管理的“三边六拍”！

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#项目管理

博客提供了一个项目管理相关的链接，地址为http://www.uml.org.cn/xmgl/201111171.asp ，可能包含项目管理的相关知识和信息。
【项目管理】项目管理中的”三边、六拍、四没和只谈“
一点硬件
05-21 1228
我们需要好好研习项目管理和敏捷方法、尤其是产研项目的项目管理方法，减少甚至杜绝“六拍、四没、三边、只谈”方法的使用。
项目管理的“三边六拍”!.docx
09-10
在项目管理实践中，经常会遇到一些非理想化的情况，"三边六拍"就是其中的一种形象描述。所谓的"三边"，指的是边计划、边实施、边修改，这往往反映了项目管理中计划与实际执行之间存在的动态调整。而在"六拍"中，则...
国内项目管理“三边六拍”
打印/传真嵌入式开发－－张志龙的专栏
09-19 1848
三边：边做计划、边写代码、边修改计划。六拍：老板一拍脑瓜，一个新的idea产生了，此为一拍；老板拍着项目经理的肩膀：此项目非君莫属！，此为二拍；项目经理也得拍着胸脯：保证完成任务！，此为三拍；一个月后，项目失败。老板发火，拍起了桌子，此为四拍；项目经理也火了，项目没法控制，老子不干了，拍屁股走人了，此为五拍；老板拍着大腿，早知如此啊。。。此为六拍也。 
项目管理的“三边六拍”
nisjlvhudy的专栏
01-19 2512
---转自：http://kb.cnblogs.com/page/119555/ “三边”是指：边计划、边实施、边修改，“六拍”是指：拍脑袋、拍肩膀、拍胸口、拍桌子、拍屁股、拍大腿！“三边六拍”很形象，引人深思！ “三边六拍”并非本人原创，最开始我是从我的领导那听到的，我觉得很有意思，很形象，很贴合实际。下面介绍一下什么是项目管理“六拍”，以及我的一些感受；然后介绍“三边”和我的体会。 第一
项目管理的六拍，四没，三边，你知道多少？
Greenrad的博客
04-28 454
项目管理 三边六拍
ASP.NET OSGI AJAX jQuery ----- 帮助别人得到他想要的，你就能得到你想要
06-30 1175
转载自：http://www.cnblogs.com/saintbird/archive/2007/04/02/696438.html 千万别做“三边六拍” 前几天听苏鹏老师讲ajax架构，听到一个很有意思的事：项目开发中的“三边六拍”。 什么叫“三边六拍”呢？ 边做计划、边写代码、边修改计划，此为三边也。 老板拍脑袋，想出新的需求，此为一拍； 老板拍拍项
项目管理三边六拍.ppt
07-07
项目管理的“三边六拍”是一个强调项目管理中常见问题和误区的模型，它通过六个阶段描述了项目管理中的不良行为模式，以及项目管理中的三个基本限制。 三边限制是指项目在质量、资源和时间三个方面的约束。质量管理...
项目管理的典型误区
Docter_Xu的博客
10-25 300
5）拍屁股：项目成员受到“拍桌子”批评后，会拿第1步的“拍脑袋”跟你对峙，说你当初不论证清楚，现在做不下去就知道训我？这时候，上到领导，下至项目组成员就会“拍大腿”痛心疾首，然后说：早知如此，当初就应该怎样怎样...2）拍肩膀：用“拍肩膀”来激励鼓舞团队士气和积极性，没有方向，没有指导，闭着眼睛瞎干，可能正在错误的路上一去不复返。1）拍脑袋：有想法，却不论证，直接干，给项目带来非常高的风险和不确定性，预埋了大坑。更可怕的是，拍完之后不吸取教育，随后的项目中，依然重复“六拍行动”，切莫如此。
"三边六拍“项目
lzz313的学习轨迹
07-29 1167
<br /> <br />”三边“指的是：边计划，边行动，边修改<br />原因：在目标未清，职责未明的情况下就仓促开始往下做细节，结果常会因为在一些小事上扯皮导致项目不断地延期，即使最后勉强完成了，也与最初的目标相去甚远。<br /> <br />”六拍“拍的是：脑门，肩膀，胸脯，桌子，屁股，大腿。<br />拍脑门 <br />    经常有些领导有了做一个项目的想法后，不是组织相关人员严格论证是否可行，而是自己觉得可行就上马项目。 <br />拍脑门作决策的做法，从一开始就为项目实施带来了很高的风险和
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
jank_record_1766403318764055404.pb
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
项目管理中的三边六拍核心方法解析
资源摘要信息:"项目管理三边六拍.ppt"是一份专注于项目管理核心理念与实操方法的培训或教学资料，其标题中的“三边”和“六拍”是该文档的核心概念，代表了在项目管理过程中必须面对的关键要素与执行步骤。...
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