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项目管理工时计算问题

项目管理工时计算问题 背景 为什么项目总是不能按时结项? 为什么工期一再延误? 员工不够努力吗? 时间去了哪里? 面临问题 普遍问题是,我们至今对知识型工作者做事效率,仍采用工业时代评价模式。若工作者每小时效率产出基本一致,那关注他们工作时长便行之有理。 我认为项目管理应该改叫项目服务,项目服务能更描述项目人员角色。 员工每天真正投入工作时间越长,产出就越多,做有真正有意义工作才是王道。 怎样计算项目工时? 项目管理通常是采用8小时/每天,一周40小时来计算工时。 项目延期主要问题就是工时计算不合理,项目工时不能与8小时工作制挂钩。 8小时工作制,仅仅是规定员工在8小时之内要工作岗位上。 所以我认为保守计算项目工时应该按6小时计算甚至4小时。

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Django开发社交类网站必备10个第三方应用

在这里给大家推荐 10 个十分优秀 Django 第三方库(GitHub 星星数基本都在 1000 以上,而且都在持续维护与更新)。 虽然这些库很适合用于社交网站开发,但也有很大一部分是通用,可以用于任何用 Django 开发项目。使用这些库将大大提高开发效率和生产力。 内置了一些通用 model Mixin,例如 TimeStampedModel 为模型提供一个创建时间和修改时间字段,还有一些有用 Field,几乎每个 Django 项目都能用得上。 好在这个库具有很好拓展性,基于上边提到 django-mptt,就可以构建一个支持层级评论评论库,就像 我博客评论区 展示这样(个人博客评论模块就是基于 django-contrib-comments 和 django-mptt)。

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    TensorFlow计算

    其中,前向过程由用户指定,包括模型定义,目标函数、损失函数、激活函数选取等;后向计算过程,包括计算梯度,更新梯度等,在优化器已经由TensorFlow实现,用户不必关心。 3 计算运行 TensorFlow可以定义多个计算图,不同计算图上张量和运算相互独立,因此每一个计算图都是一个独立计算逻辑。 一个Session可以运行多个计算图,一个计算图也可以在多个Session运行。 3.2 运行方式 简单来说,计算运行参考了拓扑排序思想,可以分为如下4个步骤: 以节点名称作为关键字、入度作为值,创建一张哈希表,并将此计算图中所有节点放入哈希表。 为此计算图创建一个可执行节点队列,将哈希表入度为0节点加入该队列,并从节点哈希表删除这些节点。

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    经典计算机视觉项目–如何在视频对象后面添加图像

    总览 在移动物体后面添加图像是经典计算机视觉项目 了解如何使用传统计算机视觉技术在视频添加logo 介绍 一位同事带来了一个挑战-建立一个计算机视觉模型,该模型可以在视频插入任何图像而不会扭曲移动对象 复杂性级别上升了几个级别–这就是对图像处理和计算机视觉技术关注。 ? 决定在背景中加上logo。将在稍后详细说明挑战是,以不妨碍任何给定视频对象动态特性方式插入logo。 目录 了解问题陈述 获取该项目的数据 为计算机视觉项目设定蓝图 在Python实现该技术-添加logo! 了解问题陈述 这将是计算机视觉中非常罕见用例。将在视频嵌入logo。 usp=sharing 为计算机视觉项目设定蓝图 在实施此项目之前,让首先了解该方法。为了执行此任务,将使用图像遮罩。展示一些插图以了解该技术。 尾注 在本文中,介绍了一个非常有趣计算机视觉用例,并从头开始实现了它。在此过程,还学习了如何使用图像阵列以及如何从这些阵列创建遮罩。

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    隐私计算联邦学习

    例如,当向公众发布聚合统计数据时,包括模型参数在内聚合统计数据不应因聚合是否包含特定用户数据而有显著差异。 也就是说,数据最小化涉及计算执行和数据处理,而数据匿名化涉及计算和发布内容。 联邦学习典型场景特征对比如下表所示: 项目 数据中心分布式学习 跨组织联邦学习 跨设备联邦学习 配置 在大型扁平数据集上训练模型,客户端是一个集群或一个数据中心上节点 跨越数据孤岛训练模型,客户端是不同组织或者不同地域数据中心 客户端真实可信,总是参与计算,并在计算中保持状态。 并非所有客户端可用,通常从可用设备随机抽样。大量客户端在一次计算着只参与一次。 如果没有采取适当安全措施来保护设备上原始数据或传输中间计算状态,那么最终部署模型是否存储用户数据保证可能无关紧要。 虽然任意函数多方安全计算在大多数情况下仍然是计算障碍,但是已经开发了联邦环境向量求和专门聚合算法,即使对观察服务器并控制大部分客户端对手也可以保护隐私,同时保持对客户端退出计算鲁棒性: 通信效率

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    并发计算串行思考

    异步消息系统实现原子读/写寄存器也是串行计算在抽象层上使用。 并发对象 读/写寄存器是一种特殊对象。 因此,可以使用串行计算中常见数据结构(如队列和堆栈)来定义并发对象。 在许多使用串行计算并发编程(包括状态机复制),其核心是协议问题。一个常见基础抽象是一致性对象。 假设把To-broadcast 抽象为分布式计算一个原语,它确保所有正确进程以相同顺序接收消息。 在基于串行计算并发编程,To-broadcast 是一个普遍概念,这种通信抽象促进了基于串行计算并发对象构建。 区块链并发计算 在区块链网络,所有参与者都可以拥有自己分类账副本。它们任何一个都可以在分类账附加一个记录,然后在几分钟甚至几秒钟内反映在所有副本

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    关于java对数计算

    最近为了计算文档间相关性需要用到对数计算,在网上找到下面的方法: 其中关键是:1 java标准包提供了自然对数计算方法,2 其他对数计算可以转换为自然对数计算。 提供了一个计算自然对数方法——double java.lang.Math.log(double)。 如果你想算底不同对数又该如何做呢?很遗憾,我们还没有办法计算以10为底或以2为底对数。     但是它们却是在计算对数时用最多。     100以10为底对数就变为非常简单了: double log = Logarithm.log(100, 10); // log is 2.0   512以2为底对数是:   double log public double log10(double value) {    return log(value, 10.0);    } ---------------- SciMark 基准由许多在科学计算应用建立通用计算要素组成

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    在云计算架构添加边缘计算利弊

    边缘计算是指在最终用户电脑、手机或物联网传感器等生成和消费数据设备上或附近处理数据架构。这不同于传统计算,云计算依靠中央服务器来接收数据、处理数据并将其发送回客户端设备。 而边缘计算可以减少网络等待时间,减少数据在网络上暴露,在某些情况下,通过将处理加载到最终用户设备来降低成本。 ? 由于具有吸引人优势,云计算架构师可能希望将尽可能多工作负载推向边缘计算。 这些服务器通常位于比中央云更靠近最终用户数据中心。 边缘计算局限性 在企业决定将工作负载移至边缘计算之前,需要评估支持这些边缘计算模型是否合理。这些限制可能使企业回到传统计算架构。 边缘计算实例 为了说明上面列出取舍,以下是边缘计算何时适合和不适合一些示例。 采用边缘计算很好例子包括: •自动驾驶汽车。 允许用户通过互联网控制家庭或办公室照明系统不会生成大量数据。但是智能照明系统往往具有最小处理能力,也没有超低延迟要求,如果打开灯具需要一两秒钟时间,那没什么大不了

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    如何实现云计算项目目标利润问题

    在所有的云计算项目中,几乎有一半都在项目启动之后内部或外部审计而失败,或者至少是部分失败。在三分之二案例,云计算迁移所承诺成本节省好处都被认为是真实,但又都不是由云计算项目实施而实现。 为确保你自己云计算项目的利润,建立明确利润目标并将每个利润目标与过程一个特定步骤相连,然后在项目的每个里程碑处审核利润实现状态,并迅速采取措施以记录你所承诺利润。 但是,项目实施过程总是存在着这样那样障碍。 制定利润目标 利润损失最大问题就是缺乏任何有组织利润集合。对于从云计算项目规划阶段你就从来没有真正控制过利润,你是不应对其有所奢望。 你还需要注意在项目实施阶段出现但又不在利润假设条件矩阵成本项。一家公司在近期做云计算规划时,忽视了对数据传入和传出云计算访问成本估算。 这可以是项目成本一个明确组成部分,但是事实在于云计算体验水平仍然较低,云计算规划存在错误也是非常可能。 显而易见,经验不足就会带来利润问题,但这样也会造成厂商过分宣传。

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    SwiftUI:WeSplit项目 计算每个人金额

    到目前为止,最后一部分显示了一个简单文本视图,其中包含用户输入任何账单金额,但现在是该项目重要部分时候了:我们希望该文本视图显示每个人需要为账单支付多少。 tipPercentage整数在tipPercentages数组存储索引,而不是实际tip百分比。 接下来我们需要计算出实际小费百分比。我们tipPercentage属性存储用户选择值,但实际上这只是tipPercentages数组一个索引。 ,我们可以更改表最后一部分,以便它显示正确文本。 这是C语法,意思是“两位浮点数” 非常粗略地说,“%f”意味着“任何类型浮点数”,在我们例子,它将是整个数字。

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    Django开发常用30个软件包

    Django stored messages 可以很好地集成在Django消息框架(django.contrib.messages)并让用户决定会话过程存储在数据库消息。   当文章很长时,你很难找到精确匹配,同时搜索全文需要消耗大量计算资源。有了haystack,你可以直接django中直接添加搜索功能,像搜索标题一样搜索全文,而无需关注索引建立、搜索解析等技术问题。 虽然这些库很适合用于社交网站开发,但也有很大一部分是通用,可以用于任何用 Django 开发项目。使用这些库将大大提高开发效率和生产力。 例如可以使用它实现一个多级评论系统。总之,只要你数据结构可能需要使用树来表示,django-mptt 将大大提高你开发效率。 这个评论库提供了基本评论功能,但是只支持单级评论。好在这个库具有很好拓展性,基于上边提到 django-mptt,就可以构建一个支持层级评论评论库。

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    面试项目讲解步骤

    面试项目讲解步骤 目录 1、项目开发时间 2、项目背景 3、项目需求(功能模块) 4、开发技术 5、负责内容 6、项目收获 ---- 本文章只是对六个步骤进行解析,具体需要自行补充内容。 1、项目开发时间 说明项目的开发时间,这样可以让面试官知道你掌握技能时间。 2、项目背景 说明项目的所属行业,这样可以让面试官知道你知道那个行业具体业务流程,是否有对应经验。 3、项目需求(功能模块) 查看对项目的了解程度,很多时候模块功能分为很多人员进行编写,对项目了解程度高基本了解所有模块功能。 4、开发技术 让面试官了解你具体掌握技术类别。 实施:可以将具体实施过程,实施流程进行表述,这样可以证明你在项目实施价值。 运维:如果是长时间项目,那么可以针对运维过程常遇到问题进行具体了解与沟通。 6、项目收获 这个环节需要说明你可以迅速融入团队当中,你在之前项目中主要是能听话,懂人情世故,否则很难融入新团队,任何一个团队也不惜让自己招来一个不合群的人,所以夸夸你团队就好啊。

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    RMSD计算Kabsch算法简介

    RMSD可以量化两组向量之间偏差,所以在计算化学中被用于衡量两个构象相似度。 在计算RMSD之前首先要将向量平移和旋转,使两组向量达到最大重合状态,才能得到最小RMSD值。 因为Kabsch算法只计算旋转矩阵,所以在计算之前需要将两组向量几何中心移动到原点。而为了计算旋转矩阵,需要先计算协方差矩阵。Kabsch算法总流程是 1. 将两组向量几何中心平移到原点 2. 计算协方差矩阵 3. 计算旋转矩阵 1. 将两组向量几何中心平移到原点 假设平移之前两组向量如下图所示 ? 可以看到这两组向量还远没有达到最大重合状态。 首先计算每组向量几何中心(centroid),计算公式为 ? 随后每组向量每个向量均减去相应几何中心坐标,即可将两组向量几何中心平移到原点。 ? 平移后两组向量如下所示 ? 平移后两组向量重合程度增加了,但是由于没有旋转,RMSD值仍然偏大。 2. 计算协方差矩阵 协方差矩阵H计算公式为 ? 3. 计算旋转矩阵 旋转矩阵最简单计算方法是做SVD。

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    计算机视觉Transformer

    以下是几个在相关工作中比较知名项目: DETR(End-to-End Object Detection with Transformers),使用Transformers进行物体检测和分割。 相关工作主要有两种模型架构。 平铺开来 在多个图像识别基准上击败了SOTA 在大数据集上预训练更便宜 更具可扩展性和计算效率 DETR DETR是第一个成功地将Transformer作为pipeline主要构建块目标检测框架。 来自Image GPT图像补全 Image GPT要点: 使用与NLPGPT-2相同transformer架构 无监督学习,无需人工标记 需要更多计算来生成有竞争力表示 学习到特征在低分辨率数据集分类基准上实现了 SOTA性能 总结 Transformer在自然语言处理巨大成功已经在计算机视觉领域得到了探索,并成为一个新研究方向。

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    浅谈游戏运营LTV计算

    最直接计算公式 那么,我们得到最简单计算公式如下: 新增用户在内贡献总收入新增用户数 LT(Life Time)就是用户生命周期,如果我们要计算N日-LTV,则直接将公式LT改为N日即可。 用于预估LTV计算公式 我们知道,新增用户只有在后续某天使用产品用户才有可能在当天进行付费行为,这里把某天使用产品用户叫当天留存用户,所以对于当天充值收入来说只可能来自当天留存用户,而当天留存用户的人均付费金额为 上面公式就是计算某天新增用户在后续每天留存用户*留存用户arpu(也就是每天贡献收入)求和。 计算及预估LTV 本节我们采用工具是Excel 和 Python,大家可以根据自己喜好进行选择。 注:本节计算输入均为第2部分案例数据01 前10天原数据 3.1. 而在实际操作过程,可能遇到一些异常点情况,这个时候选择性将离群值舍弃能更好修正预测,感兴趣可以加作者好友交流!

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    计算在IT运营作用

    在调查,大多数IT领导者都承认,保持云计算管理战略领先地位是他们首要任务,并确保他们在云平台上敏捷性可以满足他们对各种业务运营IT需求。企业可以通过多种方式实现向云计算飞跃。 将客户体验作为所有IT现代化工作流程核心,因此重要是要了解云计算在IT运营基本知识。 什么是云计算? 云计算IT运营(也称为CloudOps)是在云计算环境中科学管理、交付和使用软件。 应用性能管理提供商AppDynamics指出,CloudOps是识别和定义适当运营过程以优化云计算环境IT服务过程。 而且,微服务架构、数据质量以及将任何用户或数据连接到任何端点能力在现代云计算同样重要。 用户可以在任何地方访问存储在云中文件和程序,而不必总是采用物理硬件。 例如,在过去,用户创建文档和电子表格必须保存到硬盘和U盘。如果没有某种硬件组件,则文件在它们运行计算机之外是完全不可访问。多亏了云计算技术,很少有人再担心硬盘损坏、U盘丢失或损坏。

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    计算机视觉滤波

    计算机视觉,滤波(filtering)是指 Image filtering: compute function of local neighborhood at each position. — 对于延拓元素取值,通常有4种方式, 常数填充(0填充):填充元素取相同常数值 周期填充(circular):认为图像上下左右被与自身相同图像包围着 复制填充(replicate):复制图像边界元素 椒盐噪声会随机地将像素置为黑或白,在实践,会大幅改变像素值噪声一般采用中值滤波都是有效。 非椒盐噪声,均值为0随机噪声(高斯噪声),可通过moving average滤波。 滤波加速可以考虑:滤波器是否行列可分离、缓存不必要重复计算、近似计算、SIMD等。 差分算子对噪声敏感,所以差分前通常要先平滑。 比如,模板匹配模板为filter,相似度函数为滤波计算方法;稀疏表示字典每一列都是filter,像gabor小波字典,通过相关运算计算与每个filter相似程度,从而知道每个图像局部“长什么样子

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