MSProject软件实战:自定义报表与项目管理

需积分: 45 1 下载量 66 浏览量 更新于2024-07-10 收藏 5.54MB PPT 举报
"自定义报表-project应用入门" 本资源主要关注如何使用Microsoft Project 2007进行自定义报表的创建和应用,旨在帮助用户深入理解项目管理的基础知识,并通过这款强大的工具有效地跟踪、预测和控制项目进程。刘大双,作为清华大学特聘教授和微软最有价值专家(MVP),在课程中分享了丰富的项目管理和软件应用经验。 课程的目标是让学员能够重温项目管理基础,选择合适的计划方法来编制项目计划,通过跟踪和预测来管理项目进展,合理分配资源工作负荷,控制项目进度,评估和报告项目状态。内容涵盖了从项目启动到项目收尾的全过程,以及多项目管理和企业项目管理的高级主题。 自定义报表在项目管理中扮演着关键角色,它包括但不限于以下几种类型: 1. **自定义报表**:允许用户根据特定需求创建个性化的报表,以展示项目的关键信息。 2. **任务报表**:聚焦于项目的任务进度和状态,如未完成任务的列表、延误的任务等。 3. **资源报表**:显示资源的使用情况,如工作量、剩余工作、超负荷等。 4. **月历**:以日历形式呈现项目活动,便于查看时间安排。 5. **交叉分析表**:用于多维度数据分析,如任务与资源的关系、成本与时间的关联等。 6. **定制现有报表**:根据现有报表模板进行调整,以满足特定的汇报或监控需求。 成功项目的重要性不容忽视,据统计,大约46%的IT项目会超出预算或工时,而28%的项目甚至完全失败。因此,有效的项目管理工具和方法显得至关重要。项目管理涉及知识、技能、工具和技巧的应用,确保项目活动满足预设要求。Project 2007提供了启动、计划、执行、控制和收尾等项目管理过程组的支持,帮助项目经理在每个阶段都能做出明智的决策。 通过本课程,学习者将能够掌握如何使用Project 2007进行项目计划的编制、优化、跟踪和调整,从而提高项目的成功率,避免成为统计数据中的“失败”案例。同时,对于多项目和企业级项目管理的探讨,使得该课程对于负责复杂项目组合的管理人员尤为有价值。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行