在MSRA学习项目管理

    今年,MSRA改变了对学生实践项目的要求,现在给我们的口号是“做有用的项目”。从今年的“微软精英挑战大赛”就可以看出这个趋势。获得一等奖的重庆大学DreamHome团队,针对汶川地震,利用MS的多种技术(windows mobile/WPF/silverlight…),实现了一个灾区辅助调度平台。在4月22日当天的演示现场,获得了一致的好评。

    今年暑假,我们俱乐部开始了一个家电节能的项目,也算是为Microsoft Hohm做点预研吧。据高校关系员张静说,还有华中科技大学微软技术俱乐部和电子科技大学微软技术俱乐部在做这个项目。我们组有三个成员,项目正处于启动阶段。 为了能够使我们更好地完成项目,张静帮我们安排了一个培训,内容是项目管理。

    给我们带来这次项目学习之旅的老师是管刚,2005年7月毕业于清华大学电子工程系,在MSRA做高校关系经理,目前负责的主要合作项目有微软亚洲研究院亚太区互联网服务主题研究计划,微软亚洲研究院联合实验室,微软亚洲研究院创新研究基金,微软亚洲研究院校园访问等。管刚还是美国项目管理协会(PMI)认证项目管理师(PMP)。

    由于这次只安排了我们北邮和北航两个学校的四个队伍,所以人数还不到20,现场的氛围比较好,管刚老师基本上是在与我们的交谈中传授他对于项目的理解,并针对我们是学生的情况,提出了一些我们如何做好学生项目的意见和建议,当中还穿插着好多生动的例子,很形象地说明项目管理各个方面的问题。下面就我个人来谈谈这次培训的记录与收获。

    项目的定义

    *Temporary endeavor undertaken to create a unique product, service, results. [PMI]

    项目的特征

    *Temporary  *Unique  *Progressive

    项目的流程

    Initiation –> Planning –>  Execution –> Monitoring & Controlling –> Closing

    启动 –>  规划 –> 执行 –> 监控 –> 收尾

    Initiation: defines and authorizes the projects.

    Planning: defines  objectives,  plans actions to achieve them.

    Execution: Integrates people and other resources to carry out the project plan.

    Monitoring & Controlling: monitors progess, identify variances, take corrective actions.

    Closing: accept the products, services, results.

    很多时候,我们都会轻视启动和收尾这两个部分,其实是很重要的。

    项目管理的范围

    Intergrity 

    Human resources 

    Scope 

    Communication 

    Time 

    Risk 

    Cost 

    Purchasing 

    Quality

    在谈到Human resources的时候,说到了RACI图,觉得挺有道理的。RACI分别代表Responsible、Accountable、Consulted和Informed。其中,项目细分后的每个部分,只能有一个人是Responsible,很形象的例子就是和尚挑水吃的故事。责任到人才能更好地做项目,否则,即使再多的人,大家相互扯皮,就只能是一个失败的项目了。在Scope中,谈到了WBS,即Work Breakdown Structure。简单理解,就是将项目细分,模块化,分割成一个个小的部分,这样会有助于责任到人。在Quality中,不是越多越好,也不是越好越好,满足用户需求才是最好。

    这次学习,对于我们做学生实践项目还是挺有帮助的。远的不说,至少在自己的脑子里,会留下项目的5个流程,可以随时问问自己,我们的项目进行到哪一步了,这一步的主要工作是什么,下一步该往哪个方向努力。其实,在之前做项目的时候,自己也会有一个把握的度,只是没有现在这么明晰,这么有据可查。

    我们大学生中的大多数,毕业以后就要面对社会,面对工作,面对生活。考试是项目,规划出游是项目,组织一个讲座是项目,追女朋友是项目,甚至连做饭也是,生活中的方方面面都可以看做是项目。在学校的时候,我们有比较多的空余时间,多学习学习项目管理这方面的知识,对于将来的工作和生活,会起到一个重要的作用。

转载于:https://www.cnblogs.com/dearsj001/archive/2009/07/12/MSRA_Project_Management_Trip.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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