You are a PMP in good standing

最新推荐文章于 2024-05-23 15:30:18 发布
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本文提供了关于某位专业人士的PMP认证详情，包括其PMP编号为1943654，自2016年6月25日起成为PMP证书持有者，并且该认证有效期至2019年6月24日。
You are a PMP in good standing

PMP Number: 1943654

PMP Credential holder since: 25 Jun 2016
PMP Credential valid through: 24 Jun 2019

Thank You.
mush_me
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2020 年 7 月大学英语四级考试真题（组合卷）——解析版
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在中国，火锅已有2,000 多年的历史，最早流行于最寒冷的地区，然后在很多地区盛行，出现了具有地方特色的种类。吃火锅时，家人和朋友围坐在桌边，桌子中间放着热腾腾的火锅。吃火锅时，人们可以根据自己的口味放肉、海鲜、蔬菜和其他配料，自己烹饪。
2023 年 12 月大学英语四级考试真题（第 1 套）——解析版
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A. Earlier this year, scientists warned that one in six animal species could go extinct (灭绝的) due to climate change. Could the same thing happen to our crops and other foodstuffs too?“吃得安全、吃得营养、吃得健康”是人民对美好生活的基本需要，是提升人民幸福感的必然要求，也为食品产业的发展提供了新机遇。
恭喜我自己拿到PMP认证
zhjgrace
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好激动啊，功夫不负有心人，幸运之神终于眷顾我了，我拿到PMP的认证了。记一下编号， PMP Certified. You are a PMP in good standing PMP Number: 1542382 PMP Credential holder since: 22 Sep 2012 PMP Credential valid through: 21 Sep 20...
PMP考什么 ?通过标准是什么 ?
才聚PMP的博客
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很多人在PMP®考试开始前都抱有很大信心，都相信自己一定可以通过。但很多人也许不知道PMP®考试通过标准是什么，PMP®考试到底多少分才算考试合格。今天我们就从各方面给大家介绍一下PMP®考试通过标准是什么？ PMP®考试题型：全部是单项选择题，共200道单选题，其中25道为预备题，预备题随机分布在试题中，不影响考试成绩。 PMP®考试形式：笔试。 PMP®考试时长：4个小时。 PMP®考试语言：中英文对照，英文在上，中文在下。 PMP®考试教材：《项目管理知识体系指南》即《PMBOK指南》。 PMP®考试
PMP考试做对多少题才算及格?
才聚PMP的博客
05-23 692
PMP认证没有级别的区分，只要通过考试，就能获得同样的证书。通过：登记PMI页面后页面显示“You are a PMP in good standing”，表示通过，PMPNumber为您的证书编号，点击页面左上方的“MyPMP”中的ExamScoreReport(s)，您可以查询到您的成绩单。单选题占比90%，多选题10%左右，其中180道题中有5道为机选，随机分布在试题中，不参与计分，除去这5道题剩余的175道题答对60%(即105道题，加上不计分的5道题，一共110题以上)道基本就能后通过考试。
有关PMP认证，你被误导了多少
邓老师项目管理PMP课堂
02-18 3236
最近心血来潮查了下与PMP认证有关的问题和回答，发现网络差不多变成了培训机构和推手的花园。 我是Guolin，PMP编号在5万以内（现在已经编到200万以上了），从2002年开始一直从事项目管理培训工作，至今已超过15年，经我所培训的PMPs保守估计也已过万。看了知乎上大家所关心的一些问题，觉得有必要把自己的意见也贡献出来。个人观点，欢迎讨论，有失偏颇之处也请不吝赐教。 1. PMP认证到底有什么...
2021年6月PMP考试通过需要多少分？
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05-11 1157
2021年6月PMP®考试即将来临，考生除了要复习好考试内容，也要提前了解考试后的成绩查询问题。顺利通过PMP®考试是所有参加PMP®认证考试考生的目标，那么2021年6月PMP®考试怎么才算通过呢？ 2021年6月PMP®考试成绩查询时间：PMP®考试结束后一个月左右(7月20日左右)。 PMP®考试做对多少题才算及格？ PMP®考试试题全部是单项选择题，合计200道，四选一，用ABCD答题！ 其中有25道题不计分，除去不计分的试题，估计答对106道题及以上通过，106/175，60.57%。 因此，保守
收到PMI的PMP通过通知
weixin_33912445的博客
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03-02 9800
@http://www-cs-faculty.stanford.edu/people/karpathy/cvpr2015papers/ CVPR 2015 papers (in nicer format than this) maintained by @karpathy NEW: This year I also embedded the (1,2-gram) tfidf
【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）
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【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）内容概要：本文档主要围绕四轴飞行器的位移控制展开，重点介绍如何通过设计内环和外环PID控制回路来实现对四轴飞行器姿态与位置的精确控制。文中利用Simulink进行系统建模仿真，详细阐述内外环PID控制器的设计原理与实现方法，其中内环负责稳定飞行器的姿态（如俯仰、横滚、偏航），外环则用于控制飞行器的空间位置和轨迹跟踪，从而实现稳定、精准的飞行控制。该仿真方法有助于深入理解飞行器动力学特性及PID参数调节策略。; 适合人群：具备自动控制理论基础、熟悉Simulink仿真工具，且从事无人机控制、机器人系统开发或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习四轴飞行器的动力学建模与控制系统设计方法；②掌握串级PID控制结构在实际系统中的应用；③通过Simulink仿真验证控制算法的有效性，为后续实物调试提供理论支持和技术储备。; 阅读建议：建议读者结合Simulink模型同步操作，深入理解内外环控制逻辑，重点关注PID参数整定过程与系统响应的关系，并可通过修改控制参数或引入干扰项来增强对系统鲁棒性和稳定性的认识。
一个专注于文本挖掘领域的中文和英文数据集集合项目_该项目提供了丰富多样的文本数据集包括新浪微博情感分析数据集文本分类数据集命名实体识别数据集和百科推荐数据集等涵盖了喜悦愤.zip
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EI复现基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究（Python代码实现）
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【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究（Python代码实现）内容概要：本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究，重点利用深度Q网络（DQN）等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化，旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现，构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型，通过强化学习智能体动态决策能量分配策略，实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标，并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域，具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群：具备一定Python编程基础和机器学习基础知识，从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理；②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法；③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码进行实践操作，理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑，同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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华中科技大学数据库课程实验项目完整实现与代码详解_数据库管理系统SQL查询数据操作事务处理索引优化存储过程触发器视图管理数据完整性安全性控制备份恢复性能调优.zip
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基于深度学习的皮肤烧伤智能检测系统实现：CNN算法解析与完整项目部署指南
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皮肤烧伤识别作为医学与智能技术交叉的前沿课题，近年来在深度学习方法推动下取得了显著进展。该技术体系借助卷积神经网络等先进模型，实现了对烧伤区域特征的高效提取与分类判别，为临床诊疗决策提供了重要参考依据。本研究项目系统整合了算法设计、数据处理及模型部署等关键环节，形成了一套完整的可操作性方案。 在技术实现层面，首先需要构建具有代表性的烧伤图像数据库，涵盖不同损伤程度及愈合阶段的临床样本。通过对原始图像进行标准化校正、对比度增强等预处理操作，有效提升后续特征学习的稳定性。网络架构设计需充分考虑皮肤病变的区域特性，通过多层卷积与池化操作的组合，逐步抽象出具有判别力的烧伤特征表示。 模型优化过程中采用自适应学习率调整策略，结合交叉熵损失函数与梯度下降算法，确保参数收敛的稳定性。为防止过拟合现象，引入数据扩增技术与正则化约束，增强模型的泛化能力。性能验证阶段采用精确率、召回率等多维度指标，在独立测试集上全面评估模型对不同烧伤类型的识别效能。 经过充分验证的识别系统可集成至医疗诊断平台，通过规范化接口实现与现有医疗设备的无缝对接。实际部署前需进行多中心临床验证，确保系统在不同操作环境下的稳定表现。该技术方案的实施将显著缩短烧伤评估时间，为临床医师提供客观量化的辅助诊断依据，进而优化治疗方案制定流程。 本项目的突出特点在于将理论研究与工程实践有机结合，既包含前沿的深度学习算法探索，又提供了完整的产业化实施路径。通过模块化的设计思路，使得医疗专业人员能够快速掌握核心技术方法，推动智能诊断技术在烧伤外科领域的实际应用。 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！
YOLOv5卫星图像目标检测系统实现与项目源码解析
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【项目概述】本资源库提供了一套利用YOLOv5架构实现的遥感卫星影像目标识别系统，包含完整程序代码与详尽技术文档。该项目作为优秀学术实践成果，已通过专家审核，在答辩环节获得95分的优异成绩。系统各模块均通过严格测试验证，确保功能稳定可靠后方予发布。 本资源适用于高等院校计算机科学、智能科学与技术、信息工程、遥感技术等相关专业的师生，以及科研机构与企业的技术研发人员。可作为毕业设计课题、课程实践任务、科研项目原型开发的有效参考，同时也为初学者提供完整的学习路径。具备编程基础的用户可基于现有架构进行功能拓展与优化，亦可直接应用于学术研究或工程实践场景。 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！
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