计划进度

 

7.19 - 9 : JAVA 基础 + 增强 (默敲代码)

就业JAVA 方向:

1. -> Html5 、 css、 js + LAMP (W3SCHOOL)

2. -> Java Web

3. -> Android

4. -> IOS

大学方向:

1. C语言 :

          1. 算法导论
          2. 编程珠玑

2. 操作系统

3. 算法导论

4. 设计模式

5. 数据库导论

 

业余方向:

1. PHP 做网站 例如: 人人网

2. Python/Ruby

3. Linux 底层编程

4. 嵌入式编程

 

辅助书籍:

1. HTTP book: HTTP The definitive guide

2. Unix 编程艺术

3. TCP/IP 详解

4. Windows 核心编程

5. Unix 网络编程卷

 


一定要了解: Web --> Android --> IOS

       Web+移动\Linux + 开源

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模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掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
### 实际进度计划进度的差异分析方法或工具 在IT项目管理中,对比实际进度计划进度是确保项目按时完成的重要环节。以下是一些常用的方法和工具,用于分析进度差异并采取纠正措施。 #### 方法一:挣值分析(EVA) 挣值分析是一种综合了范围、进度和成本的项目绩效测量技术。它通过三个关键指标来评估项目的健康状况: - 计划价值(PV):到某一特定日期应完成的工作预算。 - 挣值(EV):到某一特定日期实际完成的工作预算。 - 实际成本(AC):到某一特定日期完成工作的实际成本。 通过计算进度偏差(SV = EV - PV)和进度绩效指数(SPI = EV / PV),可以量化进度的滞后或超前情况[^1]。 #### 方法二:甘特图(Gantt Chart) 甘特图是一种流行的可视化工具,用于展示项目的进度安排。通过将实际进度线与计划进度线进行对比,项目经理可以直观地识别哪些任务落后于计划或提前完成。甘特图还支持设置里程碑和关键路径,帮助识别对整体进度影响最大的任务[^1]。 #### 方法三:关键路径法(CPM) 关键路径法通过识别项目中耗时最长的活动序列来确定项目的最短可能工期。通过比较关键路径上的实际进度计划进度,可以快速发现可能导致项目延期的任务。如果关键路径上的任务出现延迟,则需要优先采取纠正措施以避免影响整个项目的交付日期[^1]。 #### 方法四:偏差分析 偏差分析涉及计算实际进度计划进度之间的差异,并分析其原因。这通常包括以下步骤: 1. 确定每个任务的实际开始和结束日期。 2. 计算每个任务的进度偏差(实际日期 - 计划日期)。 3. 识别导致偏差的主要因素,例如资源不足、依赖关系问题或外部干扰。 4. 制定纠正措施以减少未来偏差。 #### 工具推荐 1. **Microsoft Project**:提供强大的进度跟踪功能,支持挣值分析和甘特图生成。 2. **Jira**:适用于敏捷开发团队,支持任务跟踪和进度报告。 3. **Asana**:适合中小型项目,提供简单的任务管理和进度可视化功能。 4. **Primavera P6**:专业级项目管理工具,支持复杂的进度规划和分析。 ```python # 示例代码:使用Python计算进度偏差 def calculate_schedule_variance(planned_start, actual_start, planned_end, actual_end): start_variance = (actual_start - planned_start).days end_variance = (actual_end - planned_end).days return start_variance, end_variance planned_start = datetime.date(2023, 1, 1) actual_start = datetime.date(2023, 1, 5) planned_end = datetime.date(2023, 1, 10) actual_end = datetime.date(2023, 1, 15) start_variance, end_variance = calculate_schedule_variance(planned_start, actual_start, planned_end, actual_end) print(f"Start Variance: {start_variance} days") print(f"End Variance: {end_variance} days") ```
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