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软件经济学期末复习.docx

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简介:
《软件经济学期末复习》涵盖了软件开发、项目管理及成本效益分析中的核心经济原理与策略,旨在帮助学生掌握软件工程中关键的决策制定技巧。 该资源包含软件经济学期末复习的重点内容以及选择题,来源于老师强调的部分和平常的作业。

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    《软件经济学期末复习》涵盖了软件开发、项目管理及成本效益分析中的核心经济原理与策略,旨在帮助学生掌握软件工程中关键的决策制定技巧。 该资源包含软件经济学期末复习的重点内容以及选择题,来源于老师强调的部分和平常的作业。
  • 工程总结
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    本复习总结涵盖了工程经济学课程的核心知识点,包括成本效益分析、资金时间价值、风险评估等,并提供了实际案例以加深理解。适合期末备考使用。 ### 工程经济学知识点梳理 #### 一、工程项目概述 **1.1 工程项目的概念** - **PMI 定义**: 工程项目被视为完成某一独特产品、服务或任务的一次性努力。 - **工程项目定义**: 为依法立项的新建、扩建、改建等各类工程而进行的一系列有起止日期、达到规定要求的受控活动,包含策划、勘察、设计、采购、施工、试运行、竣工验收和考核评价等环节。 **1.2 工程项目的内容** - **构成要素**: 包括人员、技术、资源、时间、空间和信息等。 - **要素有序性**: 各要素之间相互关联且保持合理的秩序。 - **约束条件**: 如投资规模、时间进度等。 - **特定目标**: 主要包括投资、工期、质量等方面。 - **投资与建设行为**: 工程项目既涉及投资行为也涉及建设行为,其最终目的是形成固定资产。 - **单项工程**: 作为建设项目的一部分存在。 **1.3 工程项目基本特征** - **总体性**: 整个项目具有统一的目标和规划。 - **复杂性**: 涉及多个专业领域和技术。 - **目的性**: 明确的目标导向。 - **独特性**: 每个项目都有其特殊性和唯一性。 - **一次性**: 项目是一次性的,不可重复。 - **制约性**: 受到多种因素的制约。 - **其他特性**: 不确定性、风险性、渐进性等。 **1.4 工程项目分类** - **基本建设项目**: 利用各种资金进行的新建、扩建工程,旨在扩大生产能力。 - **更新改造项目**: 利用企业自身资金等对现有企业设施进行改造升级。 **1.5 工程项目生命周期及内容** - **定义与决策阶段**: 发现问题、提出建议、研究批准项目建议书、可行性研究、项目决策。 - **计划与设计阶段**: 明确限制条件、设计项目计划目标、编制项目计划、项目工作发包。 - **完工与交付阶段**: 初步确认工作、项目验收、交付工作、善后处理。 #### 二、工程项目评价 **2.1 工程项目评价分类** - **按时间**: 前评价、中评价和后评价。 - **前评价**: 在项目建议书和可行性研究阶段进行。 - **后评价**: 项目运行一段时间后的全面评估。 - **按内容**: 技术评价、经济评价和社会影响分析。 - **技术评价**: 关注技术的先进性和可靠性等。 - **经济评价**: 包括财务分析和国民经济效益评估。 - **社会影响分析**: 分析项目对民众生活的影响。 - **按方法**: 定性评价、定量评价、静态评估与动态评估。 - **按范围**: 局部评估和全局评估。 **2.2 工程项目经济评价基本原则** - **技术与经济相结合**: 考虑技术和经济的双重影响。 - **财务分析与国民经济分析结合使用**: 从投资主体角度出发进行经济效益分析,同时考虑国家整体资源合理配置。 - **财务分析**: 投资主体角度对项目的经济效益评估。 - **国民经济分析**: 国家层面考虑项目对于资源配置的影响。 以上知识点详细阐述了工程经济学中关于工程项目的基础概念、特征、分类以及评价的相关理论。这些内容对于理解工程项目管理的核心理念至关重要,也是进行项目评估和决策的重要依据。
  • 厦门大国际资料.pdf
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    本PDF文件为厦门大学国际经济学课程的期末复习资料,涵盖课程核心知识点与重点概念,有助于学生系统梳理和巩固所学内容。 厦门大学国际经济学期末复习资料包括了课程的主要内容、重点概念以及历年考试题型的总结。为了帮助同学们更好地准备这次考试,这里提供了一些关键的学习建议和复习策略。 1. **理解核心理论**:掌握国际贸易理论与政策的基本框架是十分重要的,这有助于构建一个全面的知识体系。 2. **案例分析能力提升**:通过具体实例来加深对抽象概念的理解,并学会如何运用所学知识解决实际问题。 3. **历年试题回顾**:研究过去几年的考试题目可以帮助学生了解出题风格和重点考察的内容。 希望以上建议能够帮助大家高效地复习,取得理想的成绩。
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    本资料为《微观经济学》课程期末复习精心整理的要点汇总,内容简洁明了,覆盖核心概念与理论,适合快速回顾和掌握考试重点。 微观经济学期末复习重点(精华版)涵盖了课程的关键概念、理论及应用实例,旨在帮助学生更好地理解和掌握考试所需的知识点。这份复习资料精选了教材中的核心内容,并结合课堂讲授的重点进行了归纳总结,适合用于考前冲刺阶段的高效复习。通过回顾这些要点,学生们可以更系统地梳理知识结构,为即将到来的期末考试做好充分准备。
  • 计量知识点总结 专用
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    本资料全面覆盖计量经济学核心概念与应用技巧,旨在帮助学生系统掌握课程要点,适用于期末考试冲刺复习。 计量经济学知识点汇总(适用于期末复习)包括以下内容:一元线性回归模型、多元线性回归模型、放宽基本假设的模型、时间序列计量经济学模型以及非经典截面数据计量经济学模型。
  • 项目管理要点.docx
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    本文档《软件项目管理期末复习要点》总结了课程中的关键概念、案例分析及管理技巧,旨在帮助学生系统地准备考试,涵盖进度控制、风险管理等核心内容。 大三下学期学习了软件项目管理课程,我的专业是软件工程,这门课应该是这个专业的必修内容之一。这是期末复习资料中的知识点。
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    这份文档包含了全面的机器学习课程复习材料,涵盖算法原理、模型实现及实践案例分析,旨在帮助学生系统地回顾和掌握所学知识。 机器学习是人工智能的一个重要分支,其核心目标在于使计算机系统通过从数据中学习而非预先编程的方式提升性能。这种学习过程主要依赖于在数据中发现模式、规律和知识,并利用这些信息做出决策和预测。 聚类算法是一种无监督的学习方式,用于将数据集中的样本依据相似性分组形成所谓的“簇”。这类算法广泛应用于市场细分、社交网络分析等领域。常见的聚类方法包括K-means、层次聚类以及DBSCAN等。 监督学习则基于有标签的数据进行训练,模型通过学习输入特征与对应输出标签之间的关系来进行预测。例如图像分类和房价预测都是典型的监督学习应用场景。常用算法如决策树、支持向量机及神经网络等在这些场景中发挥重要作用。 无监督学习不依赖于带标签的数据,而是专注于发现未标记数据中的内在结构和模式。常见的任务包括聚类(如K-means)以及降维技术(例如PCA)。这类方法在异常检测和特征提取等方面具有重要意义。 强化学习是一种智能体与环境交互的学习方式,通过尝试不同行动并根据奖励反馈进行优化来解决问题。它适用于游戏策略、机器人控制等领域,并且经典的算法包括Q-learning及深度强化学习等。 逻辑回归是监督学习中的一种二分类模型,用于预测事件发生的概率,在录取未录取等情况中有广泛应用。多分类逻辑回归则可以处理三个或更多类别的问题。该方法通常采用最大似然估计(MLE)来优化参数,并通过梯度下降算法进行调整以最小化损失函数。 梯度下降是一种常用的优化策略,特别适用于求解如逻辑回归中的对数损失函数的极小值点。通过对模型参数计算其导数值并根据结果更新这些参数,我们可以逐步逼近最优解决方案。 综上所述,机器学习涵盖了数据预处理、建模及优化等多个环节。通过掌握各种算法和相关技术,可以更好地利用大数据资源进行预测与决策分析,在现代数据分析以及人工智能领域扮演着重要角色。
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    这份文档《山东大学软件工程期末复习要点汇总》包含了针对软件工程课程的重要知识点和考点总结,旨在帮助学生高效备考。 山大软院软件工程期末复习知识点总结:根据任课老师提供的提纲及课件资料进行整理,确保考试范围全覆盖。
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