16、微软 Office Project Server 2007 安装全攻略

微软 Office Project Server 2007 安装全攻略

1. 安装前的考虑

在开始企业项目管理(EPM)系统的实施,安装所有主要组件之前,有一些额外的选项可以帮助你顺利完成这个过程。

1.1 寻求 EPM 合作伙伴的帮助

EPM 系统是一个复杂的企业解决方案,从选择服务器群拓扑结构和硬件,到服务器产品的实际配置,都有大量的决策和选项需要考虑。让 EPM 合作伙伴参与早期阶段,可以简化 EPM 系统的实施过程,并为你的组织提供额外的指导。专业的 EPM 顾问可以减少设计和部署 EPM 解决方案的时间,确保解决方案符合既定的业务目标。许多组织在实施 EPM 解决方案时未能达到预期效果,一个主要原因是缺乏 EPM 系统的经验。Project Server 2007 等工具只是整体 EPM 解决方案的一部分,其他组件还包括业务流程、企业报告、质量保证、培训、基础设施、组织模型、变更管理以及与其他业务应用程序的集成。微软 Project EPM 合作伙伴拥有丰富的经验,能够有效地指导组织完成实施过程,从架构设计到业务流程再到培训,他们可以设计和定制 EPM 系统,以充分满足组织的需求。至少,考虑让整个实施团队从认证合作伙伴那里获得 EPM 部署的培训。

1.2 考虑进行试点实施

进行试点或概念验证实施可以验证 EPM 的配置、性能和内部流程,并让最终用户在 EPM 实施的早期阶段参与进来,这有助于确保顺利的采用过程。试点实施可以快速上线,并在整个过程中进行更改。目标是在设计和实施生产环境之前,确定好配置和流程。因为在全面投入生产使用后重新设计环境,尤其是在 EPM 流程方面,会更加困难。

如果决定进行试点实

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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