参加51CTO培训,PMP考试通过啦

2017年,博主通过51CTO培训成功备考并通过PMP考试。分享了从选择培训机构到备考资料使用的全过程,包括PMBoK、汪博士系列教材及51CTO提供的资源。强调视频学习与书籍结合的重要性。

参加51CTO培训,PMP考试通过啦
2017年9月,我准备备考PMP12月份考试。因为之前有信息系统管理师的考试经验(已通过),所以预计2个多月的备考时间应该是差别不多的。
通过了解,有网上学习和线下学习两种方式。我开始先了解了好几家机构的PMP培训。最后还是选择了51cto。价格比较合理、老师实力较强。而且组团报名还有优惠。
我的备考过程大致是这样的。刚开始一个月,一边看PMBoK《项目管理体系指南》一般通过电脑或手机来看51cto的视频。其实PMBoK是关键,视频是快速有效的掌握重点知识点的有效途径。看视频有时候能够达到事半功倍的效果。尤其是先看一章书之后在看视频。效率会很高。51cto老师给了很多本电子书。本人喜欢看纸质书籍,所以又买了纸质版的。
总共的用的教材有:
红本:项目管理知识体系指南(PMBOK指南)(第5版) [A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK Guide),5/e]

黄本:汪博士解读PMP考试(第4版)
蓝本:汪博士详解PMP模拟题(第3版)
姑且成为“红黄蓝”吧。
参加51CTO培训,PMP考试通过啦
参加51CTO培训,PMP考试通过啦
参加51CTO培训,PMP考试通过啦
黄本里面对指南的讲解比较透彻,蓝本里面试题比较多,而且是每个章节的。后面还有大的模拟题。当然了,51cto王安老师给你模拟题也不少。而且比较有用。能够锻炼考试的感觉。
最后,放上截图成绩。

参加51CTO培训,PMP考试通过啦

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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