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  • 下半年的工作目标和实现目标
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    2021-07-26 15:10:36

    工作总结
    一、上半年工作总结
    根据公司的安排,项目的需要,团队的合作下,克服重重技术困难,增长了工作经验收获颇多。
    1、完成的功能
    。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。大致总结自己上半年的工作内容
    2、团队协作
    项目中采用前后相分离方式,可以高效完成项目开发进度;合作中,大家积极沟通,相互探讨,协同努力完成好工作需求;工作中,热爱自己的本职工作,认真对待每一项工作。每个项目都不是一个人所能完成的,正所谓一切事物离不开团队,个人是无法逞英雄的。在相互尊重、相关帮助下,更好完成每份工作。
    3、个人成长
    通过公司这快一年的锻炼与学习使我不管是技术上、还是做事上,都有很大提升,在开发时,总要走一些心满意足的弯路,不断尝试新的需求更快的成长,发现不一样的开发门路。
    4、工作态度
    不管个人能力有多强,面对工作,就两个字“态度”。给我最大的感触就是一定要好好的去聆听、去分析。每个人对待问题都有自己不同的看法,不论分析的角度、看法,都要好好地聆听,可能这个看法自己么有想到,从而获取有效信息,来判断这个功能需求如何实现。
    5、不足
    在工作的时候有些急于求成,想着这个方法可以搞定,一直不放手的继续,但是当做不下去的时候,回头想想,就应该拿到需求后,先构思一下应该什么方法如何实现、页面如何绘画、样式如何书写、数据如何传输。
    遇到一点卡壳的问题就说“我不会,这个实现不了,做不下去了”,如果可以的话,我想说别怂,怂啥,先一步步做,说不定就成了呢,办法总 比困难多嘛。
    6、对行业的看法
    互联网是一个高速发展的行业,只有不断学习,满足更新迭代的速度, 才能让自己立于不败之地。目前前端方面的技术发展已经比较成熟,也对相 关从业人员有更高的要求,要具有专研的精神,和踏实稳健的品格才能更 好地满足当下。
    7、自身的职业规划
    希望在前端岗位上进一步磨炼技能,同时更广泛地学习其他技能,将自身工作做到最好的同时,寻求更大的发展空间,更多地实现自我价值。

    二、下半年工作计划
    1、端正态度,提升自己
    无论我们处在什么阶段,什么环境,态度都是一个不可忽视的东西。一个人的态度是决定一件事能否更好完成的重要因素。这半年来,我遇到了很多问题和困难,但我在努力前进,以良好的心态,在提高自己的道路上不断进步。
    2、积极配合,团队合作
    团队合作需要相互包容、互相支持、互相合作。有时候,一个人做事情效率可以高很多,但是我们离不开整个集体。做好合作,积极团结部门人员,会让我们在更舒适的环境中工作,效率自然会提高。
    3、改变不足,勇往直前
    工作细心度仍有所欠缺,在完成项目中,总是容易出现一些bug,这也是我自身粗心的体现,从而浪费时间或是再做一遍。相信在接下来的工作中,我一定会仔细、仔细、再仔细来完成每项工作。
    4、努力完成指定任务,做好本职工作的同时学习更多技术。

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    1.微机系统中,( )不属于CPU的运算器组成部件。

    A.程序计数器   B.累加寄存器   C.多路转换器   D.ALU单元

    2.Python语言的特点不包括(  )。

    A.跨平台、开源    B.编译型   C.支持面向对象程序设计    D.动态编程

    3.软件测试时,白盒测试不能发现(  )。

    A.代码路径中的错误   B.死循环   C.逻辑错误    D.功能错误

    4.云计算有多种部署模型,当云按照服务方式提供给大众时,称为(  )。

    A.公有云   B.私有云   C.专属云    D.混合云

    5.某工厂使用一个软件系统使质检过程自动化,并逐步替代人工质检。该系统属于(  )。

    A.面向作业处理的系统   B.面向管理控制的系统

    C.面向决策计划的系统   D.面向数据汇总的系统

    6.外包是一种合同协议。外包合同中的关键核心文件是(  )。

    A.技术等级协议(TLA)   B.服务等级协议(SLA)  C.项目执行协议(PEA)  D.企业管理协议(EMA)

    7.数据标准化是一种按照预定规程对共享数据实施规范化管理的过程。数据标准化的对象是数据元素和元数据。以下①~⑥中,( )属于数据标准化主要包括的三个阶段。

    ①数据元素标准阶段    ②元数据标准阶段   ③业务建模阶段

    ④软件安装部署阶段    ⑤数据规范化阶段   ⑥文档规范化阶段

    A.①②③   B.③⑤⑥   C.④⑤⑥   D.①③⑤

    8.在软件开发过程中,系统测试阶段的测试目标来自于( )阶段。

    A.需求分析  B.概要设计   C.详细设计   D.软件实现

    9.信息系统的文档是开发人员与用户交流的工具。在系统规划和系统分析阶段用户与系统分析人员交流所使用的文档不包括(  )。

    A.可行性研究报告   B.总体规划报告  C.项目开发计划   D用户使用手册

    10.( )是构成我国保护计算机软件著作权的两个基本法律文件。

    A.《计算机软件保护条例》和《软件法》

    B.《中华人民共和国著作权法》和《软件法》

    C.《中华人民共和国著作权法》和《计算机软件保护条例》

    D.《中华人民共和国版权法》和《中华人民共和国著作权法》

    11.在光纤通信中,( )设备可以将光信号放大进行远距离传输。

    A.光纤中继器   B.光纤耦合器    C.光发信机    D.光检测器

    12.在10GBase-ER标准中,使用单模光纤最大传输距离是( )。

    A.300米   B.5公里    C.10公里    D.40公里

    13.在OSI参考模型中,传输层处理的数据单位是( )。

    A.比特   B.帧   C.分组   D.报文

    14.15.某信道带宽为1MHz,采用4幅度8相位调制最大可以组成( )种码元。若此信道信号的码元宽度为10微秒,则数据速率为( )kb/s。

    A.5    B.10    C.16   D.32

    A.50   B.100   C.500  D.1000

    16.使用ADSL接入电话网采用的认证协议是( )。

    A.802.1x    B.802.5   C.PPPoA   D.PPPoE

    17.在主机上禁止( )协议,可以不响应来自别的主机的Ping包。

    A.UDP    B.ICMP    C.TLS    D.ARP

    18.HDLC协议中,帧的编号和应答号存放在( )字段中。

    A.标志   B.地址    C.控制   D.数据

    19.在OSPF路由协议中,路由器在( )进行链路状态广播。

    A.固定30秒后周期性地   B.固定60秒后周期性地

    C.收到对端请求后        D.链路状态发生改变后

    20.21.ARP报文分为ARP Request和ARP Response,其中ARP Request采用( )进行传送,ARP Response采用( )进行传送。

    A.广播  B.组播   C.多播  D.单播

    A.广播  B.组播   C.多播  D.单播

    22.Ping使用了( )类型的ICMP查询报文。

    A.Echo Reply    B.Host Unreachable   C.Redirect for Host  D.Source Queach

    23.以下关于路由协议的叙述中,错误的是( )。

    A.路由协议是通过执行一个算法来完成路由选择的一种协议

    B.动态路由协议可以分为距离向量路由协议和链路状态路由协议

    C.路由协议是一种允许数据包在主机之间传送信息的协议

    D.路由器之间可以通过路由协议学习网络的拓扑结构

    24.以下关于RIPv2对于RIPv1改进的说法中,错误的是( )。

    A.RIPv2是基于链路状态的路由协议

    B.RIPv2可以支持VLSM

    C.RIPv2可以支持认证,有明文和MD5两种方式

    2021年下半年网络工程师上午真题答案及解析

    1.A单击此链接查看真题解析视频2021软考--网络工程师-上午历年真题解析视频(第三期)-学习视频教程-腾讯课堂

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  • 轻量型目标检测算法一次看个够

    千次阅读 多人点赞 2021-12-27 14:19:28
    不知道大家有没有发现,近两年目标检测算法发展非常的快,恍惚一看,单阶段算法几乎统一了目标检测,各种高性能的目标检测算法层出不穷,印象中是在YOLOv4出来后,基于YOLO的改进变得一发不可收拾,各种改进版本精度...

    序言

    不知道大家有没有发现,近两年目标检测算法发展非常的快,恍惚一看,单阶段算法几乎统一了目标检测,各种高性能的目标检测算法层出不穷,印象中是在YOLOv4出来后,基于YOLO的改进变得一发不可收拾,各种改进版本精度越来越高、速度越来越快,同时模型体积也越来越小,越来越多的轻量型模型涌现,更适合移动端部署。这篇文章花点时间来盘点一下一些在github上比较火的轻量型目标检测算法,收藏也方便以后工程中实践。

    一、yolov5

    github:https://github.com/ultralytics/yolov5

    说到目前最火的目标检测算法,yolov5绝对当仁不让,如果说yolov4是导火线,那yolov5就是引爆目标检测界的那个火石,记得当初刚出来的时候,还被大家扣上一个“名不正,言不顺”的帽子,因为没有论文产出,甚者很多工作和yolov4高度重合,很多业内人事都不愿意承认它作为yolo系列的“正统”,但是随着时间的演进,yolov5逐渐为自己证明,其高精度、低耗时、易训练、易部署、好上手等特点,让yolov5的热度一举超过yolov4,成为当前目标检测界的主流,并且作者也一直在维护,新版本精度越来越高、速度越来越快、模型越来越小,截至目前为止,yolov5已经迭代到了第六个版本。

    关于yolov5的原理我就不多介绍了,hub中提供了五个基线版本,x、l、m、s、n,前四个模型是一直都有的,虽然说它们模型体积相对于其他算法而言已经很小了,但是对于移动端而言还是太大了一些,所以作者推出了了n版本,专门为了移动端设计,参数量仅为1.9M,map精度也达到了28.4,各个模型精度指标如下所示:
    在这里插入图片描述

    二、yolox

    github:https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX

    yolox是作为今年的yolo系列的后起之秀,一出来各种夸张的标题就把我吓到了(不得不说有些公众号的标题党太恶心了),还好自身实力过硬,也收割了一波粉丝,最关键的是把部署的代码都帮你写好了,可谓业界良心,这也为了后面的目标检测算法竖立了标杆。

    yolox的原理网上也很多,篇幅原因我就不详细讲解了,来看下yolox的精度指标,与yolov5对比,似乎每个版本的精度都有很大提升,实际项目情况我也没有对比过,不过在发布后的大半年时间里业内认可度非常不错,两者都是非常优秀的算法,只能说萝卜青菜,各有所爱了,小孩子才做选择,我全都要!!
    在这里插入图片描述
    因为本文主要介绍的是轻量型模型,所以重点关注轻量的模型Nano和tiny版本,nano版本在0.91M参数量的情况下,416尺度推理精度达到了25.8,还是非常不错的;再看tiny版本,tiny版本一直是yolo系列中的一个特色,所以yolox也继续发扬了这一项工作,在参数量减少的情况下,大幅提高了tiny版本的精度,达到了32.8,要知道18年yolov3刚出来的时候,最高的精度也才33,现在tiny版本的精度已经赶上v3正版了,不得不感叹这两年的目标检测技术发展的迅猛,隐约有种被卷死的不详预感,所以各种同学一定要坚持学习啊,千万不要懈怠了。在这里插入图片描述

    三、nanodet

    github:https://github.com/RangiLyu/nanodet

    YOLO之外的另一选择,手机端97FPS的Anchor-Free目标检测模型NanoDet现已开源

    超简单辅助模块加速训练收敛,精度大幅提升!移动端实时的NanoDet升级版NanoDet-Plus来了!

    nanodet去年刚出来的时候非常的火,基于FCOS改进的anchor-free算法,在速度和精度上都有很好的权衡,并且部署比较友好,当时我也试过这个模型,但是训练出来的效果并不是特别好,所以就一直没怎么用,就当我快忘了它的时候,NanoDet-Plus版本出来了!!

    超简单辅助模块加速训练收敛,精度大幅提升!与上一代的NanoDet相比,在仅增加1毫秒多的延时的情况下,精度提升了30%。与YOLOv5-n, YOLOX-Nano等其他轻量级模型相比,在精度和速度上也都高了不少!同时NanoDet-Plus改进了代码和架构,提出了一种非常简单的训练辅助模块,使模型变得更易训练!同时新版本也更易部署,同时提供ncnn、OpenVINO、MNN以及安卓APP的Demo!!

    nanodet-plus精度指标看下图,以1.17M的参数量,在416大小的推理下,map达到了30.4,1.5x的版本甚至达到了34.1,且参数量仅为2.44M:
    在这里插入图片描述

    四、PicoDet

    github:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection

    ARM-CPU150FPS | PicoDet助力移动端达到超实时检测(强烈建议工程人员学习)

    算法是好算法,但是百度的宣传标题一如既往的夸张,以至于刚出来就被很多人吐槽,不过无伤大雅,算法本身实力够硬,宣传夸张点也不影响我们学习。

    作者研究了anchor-free 策略在轻量级目标检测模型中的适用性,增强了Backbone结构,设计了Neck的轻量化结构,提高了网络的特征提取能力。改进了标签分配策略和损失函数,使训练更加稳定和高效。

    通过这些优化,创建了一个新的实时物体检测系列架构,名为PP-PicoDet,它在移动设备上实现了优越的物体检测性能。与其他流行的模型相比,该模型架构在准确性和延迟之间实现了更好的权衡。PicoDet-S只有0.99M参数,mAP值为30.6%,与YOLOX-Nano相比,mAP提高了4.8%,同时移动CPU延迟降低了55%,与NanoDet相比,mAP提高了7.1%。当输入尺寸为320时,在移动ARM CPU上达到123 FPS(使用Paddle Lite时达到150 FPS)。PicoDet-L仅3.3M参数的mAP值为40.9%,mAP值提高了3.7%,比YOLOv5s快44%。如下图所示,本文模型远远优于轻量级目标检测的最新结果。
    在这里插入图片描述
    这项工作是百度开源的项目,pp-picoDet也加入了PaddleDetetion的大家庭,如果想用的话需要先熟悉一下paddlepaddle框架,不过说句题外话,paddlepaddle最近的开源工作都做的非常多,基本上覆盖了各个领域,并且效果也停不错的,奈何框架生态一直不太行。

    五、yolo-fastest

    github:https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest

    github:https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2

    Yolo-Fastest:超超超快的开源ARM实时目标检测算法

    Yolo-FastestV2:更快,更轻,移动端可达300FPS,参数量仅250k

    yolo-fastest应该是第一个把yolo系列参数量逼到1M以内的目标检测算法,由记得刚出来的时候非常的震惊,模型大小仅为1.3M,让我第一次直观的感受到原来目标检测算法也可以设计得这么小。感兴趣的可以看上面两篇文章介绍,目前已经更新到V2版本,精度指标如下:

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    六、yolov5-lite

    github:https://github.com/ppogg/YOLOv5-Lite

    YOLOv5-Lite:更轻更快易于部署的YOLOv5

    一个非常优秀的轻量型yolov5改进版本,整体算法与yolov5基本一致,通过修改了yolov5的backbone达到了模型压缩的目的。

    根据不同的backbone分别提供了s、c、g版本,s版本的backbone为shufflenet,c版本的backbone为LCNet,g版本的backbone为Repvgg,与各个轻量型算法的精度对比如下:
    在这里插入图片描述
    这个项目用起来比较友好,开箱方式与yolov5一样,上手起来比较简单,精度也不错,非常值得学习。

    七、MutualGuide

    github:https://github.com/ZHANGHeng19931123/MutualGuide

    【BMVC2021】新一代紧凑型目标检测器MutualGuide

    这个项目是偶然间看到了,其实也不算是轻量型吧,因为提供的各个模型参数量其实还是挺大的,但是因为使用的backbone都是偏轻量的,所以还是决定把它算进来。

    项目特点:

    • 相较于众多已经存在的general目标检测框架,MutualGuide专门针对嵌入式设备设计,在检测速度上有很大优势。
    • 支持RetinaNet、FCOS、YOLOF等多种检测头,ResNet、VGG、RepVGG、ShuffleNet等多种特征提取网络,灵活客制化你自己的模型结构。
    • 融入Mixup、EMA、Cosine lr decay、Context Enhancement Module、GFocal
      loss、Balanced L1 loss、GIOU loss等提升检测性能的工程技巧。
    • 支持custom数据集训练与测试、支持混合精度训练和TensorRT推理加速。
    • 项目结构清晰,适合初学者入门并熟悉目标检测的pipeline。
      在这里插入图片描述

    未完待续

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  • 可固化性 2021年下半年系统架构设计师上午真题答案及解析 1.C 单击此链接查看真题解析视频https://ke.qq.com/course/333058 2.C 2021年下半年系统架构设计师上午真题及答案文档资料下载:2021年下半年系统架构设计...

    1.前趋图(Precedence Graph)是一个有向无环图,记为:→=(Pi,Pj)Pi must Complete Before Pj may strat), 假设系统中进程P={P1, P2,P3, P4, P5, P6, P7, P8}, 且进程的前驱图如下:

     

    A.→={ (P1, P2) , (P3, P1) , (P4, P1), (P5, P2) , (P5, P3) , (P6, P4) , (P7, P5), (P7, P6) , (P5, P6), (P4,
         P5), (P6, P7) , (P7, P6) }

    B.→={(P1, P2) , (P1, P3) , (P2, P5) , (P2, P3) , (P3, P4) , (P3, P5) ,(P4, P5) , (P5, P6) , (P5, P7) , (P8,
         P5), (P6, P7) , (P7, P8) }

    C.→={(P1, P2) , (P1, P3) , (P2, P3), (P2, P5) , (P3, P4) , (P3, P5),(P4, P6) , (P5, P6) , (P5, P7) ,(P5, P8),
        (P6, P8) , (P7, P8) }

    D.→={ (P1, P2) , (P1, P3) , (P2, P3), (P2, P5) , (P3, P6) , (P3, P4) ,(P4, P7) ,(P5, P6) , (P6, P7),(P6,
        P5),(P7, P5) , (P7, P8) }

    2.某计算机系统页面大小为4K,进程P1的页面变换表如下图所示,P1要访问数据的逻辑地址为十六进制1B1AH,那么该逻辑地址经过变换后,其对应的物理地址应为十六进制(  )。

    页号

    物理块号

    0

    1

    1

    6

    2

    3

    3

    8

    A.1B1AH    B.3B1AH   C.6B1AH   D.8B1AH

    3.某文件系统文件存储采用文件索引节点法。假设文件索引节点中有8个地址项iaddr[0]~iaddr[7],每个地址项大小为4字节,其中地址项iaddr[0]~iaddr[4]为直接地址索引,iaddr[5]、iaddr[6]是一级间接地址索引,iaddr[7]是二级间接地址索引,磁盘索引块和磁盘数据块大小均为1KB,若要访问iclsClient.dll文件的逻辑块号分别为1、518,则系统应分别采用(  )。

    A.直接地址索引、直接地址索引

    B.直接地址索引、一级间接地址索引

    C.直接地址索引、二级间接地址索引

    D.一级间接地址索引、二级间接地址索引

    4.假设系统中互斥资源R的可用数为25。T0时刻进程P1、P2、p3、P4对资源R的最大需求数、已分配资源数和尚需资源数的情况如表A所示,若P1和P3分别申请资源R数为1和2,则系统(  )。

           表A T0时刻进程对资源的需求情况

    进程

    最大需求数

    已分配资源数

    尚需资源数

    P1

    10

    6

    4

    P2

    11

    4

    7

    P3

    9

    7

    2

    P4

    12

    6

    6

    A.只能先给P1进行分配,因为分配后系统状态是安全的

    B.只能先给P3进行分配,因为分配后系统状态是安全的

    C.可以同时给P1、P3进行分配,因为分配后系统状态是安全的

    D.不能给P3进行分配,因为分配后系统状态是不安全的

    5.6.某企业开发信息管理系统平台进行E-R图设计,人力部门定义的员工实体具有属性:员工号、姓名、性别、出生日期、联系方式和部门,培训部门定义的培训师实体具有属性:培训师号,姓名和职称,其中职称={初级培训师,中级培训师,高级培训师},这种情况属于(  ),在合并E-R图时,解决这一冲突的方法是(  )。

    A.属性冲突   B.结构冲突   C.命名冲突   D.实体冲突

    A.员工实体和培训师实体均保持不变

    B.保留员工实体、删除培训师实体

    C.员工实体中加入职称属性,剔除培训师实体

    D.将培训师实体所有属性并入员工实体,删除培训师实体

    7.8.关系R、S如下表所示,则关系R与S进行自然连接运算后的属性列数和元组个数分别为(  ),关系代数表达式     与关系代数表达式(  )等价。

    A. 6和7   

    B. 4和4   

    C. 4和3   

    D. 3和4

    9.一般说来,SoC称为系统级芯片,也称片上系统。它是一个有专用目标的集成电路产品。以下关于SoC不正确的说法是(  )。

    A.SoC是一种技术,是以实现从确定的系统功能开始,到软/硬件划分,并完成设计的整个
      过程

    B. SoC是一款具有运算能力的处理器芯片,可面向特定用途进行定制的标准产品

    C. SoC是信息系统核心的芯片集成,是将系统关键部件集成在一块芯片上,完成信息系统的
      核心功能

    D. SoC是将微处理器、模拟IP核、数字IP核和存储器(或片外存储控制接口)集成在单一芯片
      上,是面向特定用途的标准产品

    10.嵌入式实时操作系统与一般操作系统相比具备许多特点,以下不属于嵌入式实时操作系统特点的是(  )。

    A.可剪裁性   B.实时性    C.通用性   D.可固化性

    2021年下半年系统架构设计师上午真题答案及解析

    1.C  单击此链接查看真题解析视频https://ke.qq.com/course/333058

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  • 2017年总结,2018的新目标

    千次阅读 2017-12-31 15:30:41
    以上总结的都是学习技术的,除了以上的技术扩展,在这大半年工作期间,自己的职业素质、在职场的社交都有不同程度的提高。但是最让我感到欣喜的还是我的思维方式的提高,这是得益于进了stormzhang的小密圈。 ...
  • 关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID|ComputerVisionGzq学习群|扫码在主页获取加入方式论文地址:https://arxiv.org/pdf/2111.09883.pdf源代码:...Edison_GMSRA时隔大半年放出了Swin Tra...
  • 结束也是开始:字节跳动半年工作体验
  • 我的Android开发半年工作经验总结

    万次阅读 多人点赞 2015-11-25 17:50:25
    很久以前我还奢望App上线后就可以休息一段时间,工作后才知道,1.0版本上线后还有1.1,1.1以后还有1.2,永不停歇。 工作是永远做不完的,所以今天趁着没什么任务,做个总结吧。 一晃眼已经11月底了,距离我第一次...
  • 大家是否遇到过这种情况,就是在工作或者学习的时候,想去找一些方向的网络,但是呢,尴尬的是,老旧的网络里不想要,前沿的网络又不知道有哪些。为了解决大家的这个困扰,本人决定收集2021年上半年大部分前沿的网络...
  • 论文只选了那些单目图像的深度学习方法,上部主要是半年以前的论文。 •PoseCNN: A CNN for 6D ObjectPoseEstimation in Cluttered Scenes (RSS 2017) 估计已知目标的6D姿势对于机器人与现实世界进行交互非常...
  • 这个读者的大概的情况是大专毕业,工作半年,目前的薪资是 7K ,他的目标是在工作一年后可以收获 10k 的月薪。他的问题是说自己应该怎么朝着这个方向努力? 10k+的工资在北上广,可以说是在程序员中比较低的薪资水平...
  • 2018深入java目标计划

    千次阅读 2018-02-09 15:33:13
    2017年的时候,计划了很多看书计划,却又没能做到,自然有工作很忙,时间很少的理由;工作中大量时间用来做沟通,需求沟通,生产问题确认等等,但是又不做技术沉淀,心不定,终于还是逼着自己跳出了舒适区,加入新的...
  • 1. 在答题卡的指定位置上正确写入你的姓名准考证号,并用正规 2B 铅笔在你写入的准考证号填涂准考证号。 2. 本试卷的试题中共有 75 个空格,需要全部解答,每个空格 1 分,满分 75 分。 3. 每个空格对应一个...
  • 目标实现,时间、知识管理体系

    千次阅读 2017-03-01 19:16:10
    起初在探索如何解决这四个问题时,是通过不断尝试各类效率办公软件,不断思考各类软件核心功能,来逐步构建自己的“目标实现,时间、知识管理”体系。软件选型构建起了体系的骨架,但缺乏系统的时间、知识管理理论这...
  • 2012年下半年 信息系统项目管理师 上午试卷 (考试时间 9 : 00~11 : 30 共 150 分钟) 1. 在答题卡的指定位置上正确写入你的姓名准考证号,并用正规 2B 铅笔在你写入的准考证号下填涂准考证号。 2. 本试卷的...
  • 2015年下半年 信息系统项目管理师 上午试卷 (考试时间 9 : 00~11 : 30 共 150 分钟) 1. 在答题卡的指定位置上正确写入你的姓名准考证号,并用正规 2B 铅笔在你写入的准考证号下填涂准考证号。 2. 本试卷的...
  • 目标管理体系:OKR

    千次阅读 2016-09-09 14:09:01
    OKR体系的全称是Objectives & Key Results,即目标与关键成果。所谓OKR,O = Objective 可以理解为企业目标,KR =Key Results 可以理解为关键结果。浓缩在一起就是“为确保达成企业目标的关键结果分解与实施”。 ...
  • 今年CSDN没有组织程序员年终总结征文活动,于是我这篇文章在云笔记中躺了好几个星期,今天(大年初二)——终于有点时间心情把...工作内容还是传统通信行业的一些嵌入式应用层的软件开发,涉及ARM、Linux、Free...

空空如也

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下半年的工作目标和实现目标