信息系统项目管理师教程(第4版)电子版,带目录; 《信息系统项目管理师教程》(第4版)目录共有24大章,包括信息化发展、信息系统管理、项目管理概论、项目立项管理、项目整合管理、项目范围管理、项目进度管理、项目成本管理等等。具体如下: 第1章 信息化发展1 1.1 信息与信息化 1 1.1.1 信息 2 1.1.2 信息系统 2 1.1.3 信息化 4 1.2 现代化基础设施 7 1.2.1 新型基础设施建设 7 1.2.2 工业互联网 8 1.2.3 车联网 10 1.3 现代化创新发展 12 1.3.1 农业农村现代化 12 1.3.2 两化融合与智能制造 13 1.3.3 消费互联网 15 1.4 数字中国 16 1.4.1 数字经济 17 1.4.2 数字政府 20 1.4.3 数字社会 23 1.4.4 数字生态 27 1.5 数字化转型与元宇宙 28 1.5.1 数字化转型 28 1.5.2 元宇宙 34 1.6 本章练习 35 第2章 信息技术发展37 2.1 信息技术及其发展 37 2.1.1 计算机软硬件 37 2.1.2 计算机网络 38 2.1.3 存储和数据库 4
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这次的人力资源管理系统包含6个模块:权限管理、人力资源档案管理、招聘管理、薪酬管理、调动管理、统计报表。各个模块都有个子的论文、源代码、使用说明书、PPT
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神经网络实现分类matlab代码人工神经网络的 LRP 工具箱 (1.3.0) 逐层相关性传播 (LRP) 算法通过使用学习模型本身的拓扑将相关性分数归因于输入的重要组成部分来解释特定于给定数据点的分类器的预测。 LRP 工具箱为支持 Matlab 和 python 的人工神经网络提供了简单且可访问的 LRP 独立实现。 工具箱实现了 Caffe 深度学习框架的 LRP 功能,作为 10/2015 发布的 Caffe 源代码的扩展。 Matlab 和 python 的实现旨在作为沙箱或游乐场,让用户熟悉 LRP 算法,因此在实现时考虑了可读性和透明度。 可以使用原始文本格式、Matlab 的 .mat 文件和 python/numpy 的 .npy 格式导入和导出模型和数据。 查看 LRP 工具箱的实际应用 要在浏览器中试用基于 python 的 MNIST 演示或基于 Caffe 的 ImageNet 演示,请单击相应的面板: MNIST 图片 文本 基于神经网络的简单 LRP 演示,可预测手写数字并使用 MNIST 数据集进行训练。 基于使用 Caffe 实现的神经网络的更复杂的
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