新项目经理必读:项目章程关键与结项活动探索

需积分: 9 0 下载量 100 浏览量 更新于2024-07-09 收藏 402KB PDF 举报
在乐凯PMP®每日一练的第四章中,讨论了项目管理中的关键概念和实践。章节内容涉及项目启动与控制的关键环节。 1. 关于项目章程的重要性,当一个新项目经理接手项目但发起人拒绝签署章程时,这可能导致项目经理面临问题。因为项目章程是正式批准项目存在并授权项目经理使用的文档,若缺少该文件,项目经理将没有正式的任职说明(D),这可能导致资源调配困难、目标不明确以及缺乏明确的项目指导。 2. 对于新手项目经理来说,如果需要了解项目的完整结项流程,应查阅项目管理计划(D),而非特定的收尾计划或进度管理计划,因为项目管理计划通常包含了整个项目生命周期的详细步骤和活动。 3. 新任项目经理在接到200万美元项目后,首先应召开项目启动会议(C)。这有助于与团队成员建立联系,明确商业目标,并共同规划项目路径。 4. 在IT项目中,基准变更通常与项目计划或绩效指标的调整有关。更新(A)可以改变基准,而纠正措施(B)、缺陷补救(C)和预防措施(D)更侧重于问题解决和防止未来错误,不一定直接影响基准。 5. 当面临重新启动数据库项目的情况,作为PM首要任务是了解前任项目经理的工作情况,包括项目现状和终止原因,以便于评估和决策(A)。这有助于避免重复错误并制定有效的重启策略。 6. 在项目整合管理中,项目经理承担最终责任(D)。虽然项目发起人对项目总体负责,但具体执行和整合管理工作由项目经理负责,确保项目目标的一致性和顺利实施。 7. 项目知识管理的目的是确保组织的知识得以积累、分享和应用。知识管理不仅仅是记录(A),还包括了知识的持续更新和传播,以便支持当前和未来项目(B),且隐性知识(不易直接分享)同样重要。 8. 结束项目或阶段过程的输入通常包括已移交的可交付成果(D),这些成果经过验收后标志着项目阶段的完成,为下一个阶段或整个项目的终结提供依据。 第四章强调了项目启动、沟通、决策制定和知识管理等核心要素,对于新项目经理而言,理解和执行这些原则至关重要。
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