挣值法计算分析例题软考
在项目管理领域，挣值法（Earned Value Management, EVM）是一种非常有效的工具，用于衡量项目性能、预测项目最终成本和完成时间。挣值法通过整合范围、时间和成本三个关键要素，为项目经理提供了一种综合的视角来监控项目的健康状况。在软考（计算机软件资格考试）中，挣值法也是一个常考的知识点。下面，我们将通过一个例题来详细解析挣值法的计算和分析过程。
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原创
2024-04-26 12:01:41
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1.假如我国国民生产总值的年增长率为10%，计算10年后我国国民经济生产总值与现在相比增长多少百分比。计算公式为： p=(1+r)^n
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2024-01-06 21:27:04
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所谓决策，简单地说就是做决定的意思，详细地说，就是为确定未来某个行动的目标，根据自己的经验，在占有一定信息的基础上，借助于科学的方法和工具，对需要决定的问题的诸因素进行分析、计算和评价，并从两个以上的可行方案中，选择一个最优方案的分析判断过程。根据决策结局的多少，可以将决策分为确定型决策（每个方案只有一个结局）和不确定型决策（每个方案有多个结局）。由于不确定型决策问题所面临的几个自然状态是不确定，
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2023-11-21 21:04:20
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幂法求解矩阵特征值及特征向量
【算法原理】
幂法是通过求矩阵特征向量来求出特征值的一种迭代法.其基本思想是:若我们求某个n阶方阵A的特征值和特征向量,先任取一个初始向量X(0),构造如下序列:
X(0) ,X(1) =AX(0)&nbs
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2024-07-12 15:34:48
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放大和收缩数字图像在放大和收缩图像时，我们要进行两步操作：1.计算新的像素在原图的对应位置。1.为这些对应位置赋灰度。若用表示输出的图像，表示输入图像，那么可以把变换定义为：一、赋值问题在这里要注意，为输出的图像，也就是变换后的图像，为输入图像，也就是源图像。源图像经过某种变换生成了输出图像。但是我们找输出图像和源图像的对应点时，并不是用源图像的点，经过某种函数变换x=,y =，得到输出图像的位置
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2024-03-28 11:36:41
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**软考挣值计算例题解析**
在软件行业，项目管理的重要性不言而喻。而在项目管理中，挣值管理（Earned Value Management, EVM）作为一种有效的工具，能够帮助项目经理更加精确地掌握项目的进度和成本情况。在软考（计算机软件资格考试）中，挣值计算也是一个常考的知识点。下面，我们将通过具体的例题来解析挣值计算的原理和应用。
**例题：**
假设某软件项目的计划工期为6个月，总
原创
2024-01-30 10:50:05
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层次分析法简介及适用题型：是建模比赛中最基础的模型之一，其主要用于解决评价类问题（例如：哪种方法最好，哪位运动员参赛，哪位员工表现优秀）；一.模型介绍 一般分为三层，最上面为目标层，最下面为方案层，中间是准则层或指标层。此图需要放入论文中。层次分析法可用打分去解决，根据权重的表格计算得分。而我们只需要补充
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2024-07-02 22:05:19
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计算核心指标权重是一种常见的分析方法，常见的计算权重的方法的原理及使用条件可参考https://baijiahao.baidu.com/s?id=1661019965038118642&wfr=spider&for=pc。在实际工作中，需要结合数据的特征情况选择权重计算方法。我在B端项目分析中更多考虑的是数据所携带的信息量，故选择了熵值法。本次权重计算的不同之处在于，项目具有较强的
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2023-07-20 10:15:23
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在图像处理中，如果需要对图像进行缩放，一般可以采取插值法，最常用的就是双线性插值法。本文首先从数学角度推导了一维线性插值和二维线性插值的计算过程，并总结了规律。随后将其应用到图像的双线性插值上，利用Matlab编程进行图像的缩放验证，实验证明，二维线性插值能够对图像做出较好的缩放效果。数学角度的线性插值一维线性插值假设有一个一元函数 y=f(x)y=f(x) , 已知曲线上的两
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2023-11-30 20:01:51
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1、介绍双线性插值算法前先讲下线性插值（Linear Interpolate)：在数学中，线性插值是一种曲线拟合方法，利用线性多项式在已知数据点的离散集合范围内构造新的数据点。两个已知点之间的线性插值：已知两点由坐标(x0，y0)和(x1，y1)给出，线性插值就是两点之间的直线。对于区间(x0，x1)中的x值，由方程给出沿直线的y值（1）已知2点（x0, y0)、(x1, y1)，设线
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2023-05-30 14:14:46
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这是一种简单的插值算法：不需要计算，在待求象素的四邻象素中，将距离待求象素最近的邻象素灰度赋给待求象素设i+u, j+v(i, j为正整数， u, v为大于零小于1的小数，下同)为待求象素坐标，则待求象素灰度的值 f(i+u, j+v)如下图所示：如果(i+u, j+v)落在A区，即u<0.5, v<0.5，则将左上角象素的灰度值赋给待求象素，同理，落在B区则赋予右上角的象素灰度值，落
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2023-11-19 11:37:53
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# Java 插值法计算入门指南
插值法是一种数学方法，主要用于在已知数据点之间估算未知值。对于初学者来说，理解插值法并进行实现是非常有挑战性的，但只要按照一定的步骤，我们就能快速掌握并在Java中实现插值法的计算。本文将详细介绍实现过程、代码示例以及相关概念。
## 插值法实现流程
在实现插值法的过程中，我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# Java熵值法计算
在实际生活中，我们经常需要对多个指标进行综合评价，以便做出决策。熵值法是一种常用的综合评价方法，它可以帮助我们将多个指标的不同评价标准统一化，并得出一个综合评价结果。在本文中，我们将介绍如何使用Java编程语言来实现熵值法计算。
## 什么是熵值法
熵值法是一种基于信息熵理论的多指标综合评价方法。在计算熵值时，我们首先需要将各指标的取值范围进行标准化处理，然后根据各指
原创
2024-05-05 07:12:59
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数学建模比赛中，常常需要根据已知的函数点进行数据、模型的处理和分析，而有时候现有的数据是极少的，不足以支撑分析的进行，这时就需要使用一些数学的方法，模拟产生一些新的但又比较靠谱的值来满足需求，这就是插值的作用。一维插值问题 问题如下：已经有n+1个节点（xi,yi）（i=0,1,…n）其中xi互不相同，不妨假设a=x0<x1<…<xn=b，求任一插值点x*（！=xi）处的插值y*
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2024-07-23 10:27:28
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面板数据熵值法 本文主要是讲解熵值法的处理过程和代码实现。 建立指标体系和指标评价时有可能用到熵值法（熵权法），但以往的经验来看，熵值法常用于时序数据或者是截面数据。实际上，熵值法在面板数据的应用也是十分常见，但很多时候在数据的处理上各种论文的做法有所不同。本文提供一种常用的面板数据熵值法，给大家提供参考。一、原始数据设定假设数据为d个年度（year）m个省份（prov）的n个指标。显然数据
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2023-10-12 09:54:09
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# Python熵值法计算权重
## 简介
在实际的数据分析和决策过程中，常常需要根据多个指标的重要性确定权重，进而进行加权计算。熵值法是一种常用的计算权重的方法，它基于信息熵的概念，能够客观地评估指标的重要程度。本文将详细介绍如何使用Python实现熵值法来计算权重。
## 流程
下面是使用熵值法计算权重的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准
原创
2023-11-13 04:57:59
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看一个例题某企业要投产一种新产品， 生产方案有四种，A： 新建全自动生产线， B: 新建半自动生产线， C: 购置旧生产设备， D: 外包加工生产。未来该产品的销售前景估计为很好， 一般和较差三种， 不同情况下该产品的收益值如下表所示 （单位: 万元）再后悔值(在同样的条件下， 宣传方案所产生的收益损失值) 的方案决策应该选 （ ）方案。 A. 新建全自动
原创
2022-05-01 17:03:08
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熵值法是一种依据各指标值所包含的信息量的多少确定指标权重的客观赋权法，某个指标的熵越小，说明该指标值的变异程度越大，提供的信息量也就越多，在综合评价中起的作用越大，则该指标的权重也应越大。熵值法可单独进行综合评价；也可以与其他方法相结合，如层次分析法，用熵值法确定各指标的权重，然后运用层次分析法得到各个评价对象的综合得分。1.熵值法的基本步骤假设i（取值范围[1,m]）表示评价对象，j（取值范围[
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2023-11-21 21:34:04
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反悔贪心是一种很好理解的算法（或者说是技巧）/doge
一.什么是反悔贪心顾名思义，反悔贪心就是两个操作：“反悔” + “贪心”。一般来说，贪心仅能解出局部最优解。那么在要求全局最优解时，我们就可以利用“反悔”这个操作解决。反悔贪心的思想是：每次都进行操作，在以后有最优情况的时候再取消这次操作。二.基本反悔贪心一般来说，我们采用一个堆来存选的元素，堆顶是
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2024-07-08 08:05:45
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1、最邻近元法 这是最简单的一种插值方法，不需要计算，在待求象素的四邻象素中，将距离待求象素最近的邻象素灰度赋给待求象素。设i+u, j+v(i, j为正整数， u, v为大于零小于1的小数，下同)为待求象素坐标，则待求象素灰度的值 f(i+u, j+v) 如下图所示： 如果(i+u, j+v)落在A区，即u<0.5, v<0.5，则将左上角象素的灰度值赋给待求
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2023-10-17 15:04:00
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