其他

項目風險管理 項目風險是一種不確定的事件或條件，一旦發生，會對項目目標產生某種正面或負面的影響，當事件、活動或項目有損失或收益與之相聯絡，涉及到某種或然性或不確定性和涉及到某種選擇時，才稱為風險，以上三條，每一個都是風險定義的必要條件。 具有不確定性事件不一定是風險。 項目風險既包括對項目目標的威脅，也包括促進項目目標的機會，風險源於所有項目中的不確定因素。 風險屬性：隨機性、相對性、可變性。 負面風險的應對策略：避免、轉移、減輕。 正面風險的應對策略：開拓、分享、強大。

組織級專案管理與大型專案管理 組織內的各項目共有的特性 1、各項目的最終目標都是支撐企業既定戰略的實現，為企業創造利潤 2、共用組織的資源，資源的調配會在項目之間產生影響 3、共用項目的最佳實務將會提高整個組織實施項目的能力 大項目是指一組有著共同目標的項目，其項目之間存在著由於共同目標所產生的依賴關係。公事包是項目或大項目和其他工作的一個集合，將其組合在一起的目的是為了進行有效管理以滿足戰略上的營運目標。

9.3.1 最簡單排序實現         無論你學習哪種程式設計語言，在學到迴圈和數組時，通常都會介紹一種排序演算法來作為例子，而這個演算法一般就是冒泡排序。並不是它的名稱很好聽，而是說這個演算法的思路最簡單，最容易理解。因此，哪怕大家可能都已經學過冒泡排序了，我們還是從這個演算法開始我們的排序之旅。  

項目品質管理 PMI品質定義：過程、產品或服務滿足明確或隱含的需求能力的特徵。 品質低說明產品或服務存在問題，等級低的產品或服務不一定存在問題。 精確和正確是不相等的。精確是指一致性，重複度量值集中並有一點分散。正確是指正確性度量值非常接近真實值。精確度量不需要正確。非常正確的度量不需要精確。 項目成本管理組件括三個管理過程： 1、品質計劃編製：確定適合於項目的品質標準並決定如何滿足這些標準

項目採購管理 項目採購管理某種程度上決定專案管理的模式，是項目執行的物質基礎和主要內容，採購管理要兼顧經濟性、合理性和有效性，可以有效降低項目成本，促進項目順利實現項目的各項目標，成功地完成項目。 項目採購的內容包括項目物資和技術資源，必須符合項目設計和計劃要求、到貨或服務周期。 項目採購管理過程包括六個管理過程： 1、採購計劃編製：決定採購什麼，何時採購 2、編製合約：記錄項目對於產品和服務的需求，並且尋找潛在供應商 3、招標：擷取適當的資訊、報價、標書、要約或建議書

研究生課程系列文章參見索引《在信科的那些課》 基本原理 假定已給兩個資料集P、Q， ，給出兩個點集的空間變換f使他們能進行空間匹配。這裡的問題是，f為一未知函數，而且兩點集中的點數不一定相同。解決這個問題使用的最多的方法是迭代最近點法（Iterative Closest Points Algorithm）。

項目成本管理 項目成本管理指在項目的實施過程中，為了保證完成項目所花費的實際成本不超過其預算成本而展開的項目成本估算、項目預算編製和項目成本控制等方面的管理活動。 成本估算：編製一個為完成項目各活動所需要的資源成本的近似估算 成本預算：將總的成本估算分配到各項活動和工作包上，建立一個成本的基準 成本控制：控制項目預算的變更。 項目成本失控的原因 1、成本估算工作和成本預算工作不夠準確細緻

專案範圍管理 專案範圍管理確保項目包含且僅僅只包含項目所必須完成的工作。（產品範圍和專案範圍） 專案範圍管理組件括五個管理過程： 1、範圍管理計劃編製：規定如何定義、檢驗、控制範圍，如何建立分工結構圖（WBS）。 2、範圍定義：編製一個詳細的專案範圍說明書作為將來項目決策的基礎。 3、建立分工結構圖（WBS）：將項目的主要可交付成果和項目工作分為更小、更易於管理的部分。 4、範圍確認：正式接受已完成的專案範圍 5、範圍控制：控制專案範圍變更。 變更產生的原因

9.8.3 歸併排序複雜度分析

在監督學習中，有標籤資訊協助機器學習同類樣本之間存在的共性，在預測時只需判定給定樣本與哪個類別的訓練樣本最相似即可。在非監督學習中，不再有標籤資訊的指導，遇到一維或二維資料的劃分問題，人用肉眼就很容易完成，可機器就傻眼了，圖(1)描述得很形象。 但處理高維度資料，人腦也無能為力了，最終還是得設計演算法讓機器來完成。如何將所有樣本分成若干個類簇(cluster)，並且每個類簇中的樣本具有更高的相似性，這就是群集演算法的終極目標。這裡以最經典的K-means演算法為切入點進行說明。

原文傳送門：淺談L0,L1,L2範數及其應用 淺談L0,L1,L2範數及其應用 線上性代數，函數分析等數學分支中，範數（Norm）是一個函數，其賦予某個向量空間（或矩陣）中的每個向量以長度或大小。對於零向量，另其長度為零。直觀的說，向量或矩陣的範數越大，則我們可以說這個向量或矩陣也就越大。有時範數有很多更為常見的叫法，如絕對值其實便是一維向量空間中實數或複數的範數，而Euclidean距離也是一種範數。 範數的一般化定義：設p≥1的實數，p-norm定義為： ||x||p:=(∑

下面是Matlab官方列出來的Tex代碼清單，包含了絕大部分的希臘字母和數學符號。   Character Sequence Symbol Character Sequence Symbol Character Sequence Symbol \alpha α \upsilon υ \sim ~ \beta β \phi Φ

Octave用起來和Matlab相比感覺還是有些不太方便，比如在Matlab中運行一個test.m檔案，可以在matlab的命令列上： 1、直接輸入該檔案名稱字斷行符號，比如>>test，斷行符號 2、run('test.m') 3、將test.m直接拖到matlab的命令列上 在Octave中，只有1和2方法奏效，3是不行的，拖過去只會在命令列上顯示'test.m'，當然我們可以在加上run()函數，斷行符號就可以了，或者去掉'.m'然後斷行符號。

向量 分號：分割行 空格或逗號：分割列 建立與訪問 行向量 空格或逗號分割 >> v = [1 2 3] % 等效：v = [1, 2, 3]v = 1 2 3 >> v(2) % 只有一行，所以指定就是列ans = 2 列向量 分號分割 >> v = [1; 2; 3]v = 1 2 3>> v(2) % 只有一列，所以指定就是行ans = 2 矩陣

str1 = 'nice' str2 = 'to' str3 = 'meet' str4 = 'you' 方法一： ret = [str1, str2, str3, str4] 結果為'nicetomeetyou' 方法二： ret = strcat(str1, str2, str3, str4) 結果為'nicetomeetyou' 如果ret = strcat([str1, str2], [str3, str4])

floor():朝負無窮方向靠近最近的整數 ceil():朝正無窮方向靠近最近的整數 round():取最近的整數（相當於四捨五入） fix():取離0最近的整數 floor()函數測試如下： >> floor(3.02) ans =      3 >> floor(3.92) ans =      3 >> floor(-3.92) ans =  

（續上篇）            次日傍晚，小菜敲開了大鳥家的門。         “回來啦。怎麼樣。第一天上班感受多吧。”大鳥關心的問道。         “感受真是多哦。。。”小菜一臉的不屑一顧。    

（續上篇）          小菜：“你的意思是分一個類出來。 哦，對的，讓計算和顯示分開。”         大鳥：“準確的說，就是讓商務邏輯與介面邏輯分開，讓它們之間的耦合度下降。只有分離開，才容易達到容易維護或擴充。”        

（續上篇）          “大鳥，我們繼續討論吧。”小菜很沮喪的說。          “小夥子，不會修收音機也是很正常的，沒什麼大不了的，用不著喪著一個臉。好象失戀一樣，男人再強也要學會說‘不’。”大鳥安慰著說，“如果你的目標是要成為修理電器專家，那麼你連收音機都不會修，那是很鬱悶的事。但你現在的目標是什麼。”

大話設計模式（三 複製VS複用） （續上篇）          小菜：“我明白了，他說用任意一種物件導向語言實現，那意思就是要用物件導向的編程方法去實現，對嗎。OK，這個我學過，只不過當時我沒想到而已。”