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  • 开关电源开发有一定流程,大公司规范还是有参考价值,本文译自业界著名Spellman相关文章,文章后段附上原文,请英文能力朋友指正。 摘要 高压电源需求正以健康速度增长。在大多数情况下,...

    高压电源的开发流程

    开关电源的开发有一定的流程,大的公司的规范还是有参考价值的,本文译自业界著名的Spellman的相关文章,文章的后段附上原文,请英文能力强的朋友指正。

    摘要

    高压电源的需求正以健康的速度增长。在大多数情况下,高压电源必须为特定应用定制设计。此外,降低成本、增加功率和提高可靠性的市场压力要求对新的创新方法进行重大研究。

    本文的目的是使高压电源的用户和规范者熟悉高压电源的开发过程,从而改进未来的开发方案。这些新设计的典型开发时间将不到一年。对这一发展过程进行了分析。开发过程必须包括:产品规范、材料和人工成本目标、供应商和部件问题、过程控制分析、电气/机械/材料工程、实验定义、压力测试、安全分析、法规要求、原型施工和测试、生产文件,设计审查里程碑和生产启动。这些要求是在实际应用中提出的,涉及高压绝缘系统、封装概念、高压测试和电子设计。

    一、 简介:

    任何特定产品开发过程的基础是它应用项目管理的一般方法的能力。项目管理工具将允许流程的成功执行。一般来说,项目管理将协调定义、计划、执行和评估项目所需的所有资源。进行一个项目的决定可能很复杂。然而,一旦决定推进一个项目,就很容易决定采用项目管理的方法。顾名思义,项目意味着重要的战略目标处于成败关头。没有适当的项目管理,目标就无法实现。

    在高压电源产品开发领域,定义并实施了一个严格而详细的过程,取得了很高的成功率。许多工作、实验和测试领域都已专门针对高压进行了程序化。

    二 产品定义和概念化:

    通常,高压电源由下一级系统设计者指定。营销规范很少是产品定义的基础。这大大简化了最终确定规范和获得批准以启动项目的任务。

    下一级系统可以定义为使用高压电源的设备。系统设计团队将被要求与设计高压电源的工程师密切合作。在大多数情况下,技术讨论可以在几天内产生足够的规范。其他合同问题可能导致项目延迟开工,需要给予适当关注。

    A、 产品概念化:

    在技术和规范讨论的同时,将形成一种概念方法。最初,依靠现有的平台技术是降低风险的最佳方法。在这个阶段进行风险降低分析可以节省大量的成本和时间。为了双方的利益,需要考虑风险分析。任何一方都不会因不必要的风险而受益。然而,它需要很强的纪律性来克服概念化方法的诱惑,这种方法可能看起来新奇而令人兴奋。许多工程师将无法通过这项测试,并且可能会因程序延迟、可靠性问题和成本超支而付出代价。当然,基础研究和发展不能牺牲,必须与发展努力分开进行。如果在产品开发阶段需要完成新的研发工作,那么产品开发过程可能会受到损害。

    B、 迭代设计过程:

    如上所述,使用现有平台产品是最大限度地降低风险的最佳方法。然而,即使是平台产品,也需要一些新的设计理念。这些通常包括:新的机械包装、新的接口电路、辅助电源需求(灯丝或电网供应)等。最初,这些新想法将是设计细节的起点。然而,如果不不断更新,这些“第一种方法”的想法将永远不会产生最佳的解决方案。

    简单地说:永远不要遵循你的第一个想法。一旦概念设计开始形成,它就会很快过时。在这些早期阶段最好使用的技术是迭代设计过程。随着细节的形成,最初的概念不断更新。从外部的角度来看,迭代可能会导致项目延迟。但从长远来看,这一过程将为确保项目在最后阶段的实力奠定更坚实的基础。

    在每个关键迭代中,用户或规格制定者必须参与设计更改。这进一步确保了产品的有效性。

    A、 产品概念化:

    在技术和规范讨论的同时,将形成一种概念方法。最初,依靠现有的平台技术是降低风险的最佳方法。在这个阶段进行风险降低分析可以节省大量的成本和时间。为了双方的利益,需要考虑风险分析。任何一方都不会因不必要的风险而受益。然而,它需要很强的纪律性来克服概念化方法的诱惑,这种方法可能看起来新奇而令人兴奋。许多工程师将无法通过这项测试,并且可能会因程序延迟、可靠性问题和成本超支而付出代价。当然,基础研究和发展不能牺牲,必须与发展努力分开进行。如果在产品开发阶段需要完成新的研发工作,那么产品开发过程可能会受到损害。

    B、 迭代设计过程:

    如上所述,使用现有平台产品是最大限度地降低风险的最佳方法。然而,即使是平台产品,也需要一些新的设计理念。这些通常包括:新的机械包装、新的接口电路、辅助电源需求(灯丝或电网供应)等。最初,这些新想法将是设计细节的起点。然而,如果不不断更新,这些“第一种方法”的想法将永远不会产生最佳的解决方案。

    简单地说:永远不要遵循你的第一个想法。一旦概念设计开始形成,它就会很快过时。在这些早期阶段最好使用的技术是迭代设计过程。随着细节的形成,最初的概念不断更新。从外部的角度来看,迭代可能会导致项目延迟。但从长远来看,这一过程将为确保项目在最后阶段的实力奠定更坚实的基础。

    在每个关键迭代中,用户或规格制定者必须参与设计更改。这进一步确保了产品的有效性。

    三、 项目规划:

    明确定义项目的范围与产品的概念化和设计同样重要。如果对“谁、什么、在哪里、何时、为什么以及如何”没有一个清晰的理解,一个项目就可能偏离轨道。这基本上可以看作是项目管理的业务方面。”对于一些技术人员来说,“商务”可以被视为一个禁忌话题。这是完全可以理解的,需要在技术设计团队使用的决策过程中加以考虑。在这里,项目经理必须充分理解与项目成功相关的战略业务目标。项目经理必须不断权衡业务问题和技术问题。必须做出艰难的判断和决定。在这里,确定的项目范围将有助于指导决策。在任何情况下,项目经理都必须尝试将业务战略和范围传授给所有团队成员。在许多情况下,这将允许“买进”时作出判断,或战略课程的改变是必要的。在某些情况下,团队成员与项目的业务战略和范围无关。这是自然的,必须加以管理。

    A、 工作分解结构:

    工作分解结构(WBS)是经典项目管理中常用的一个概念。WBS以层级的方式清楚地定义了要执行的工作。在大型项目中,工作的细节可能无法进入正式的WBS分析。但是,在中小型项目中(如高压电源的开发),所有WBS细节都应清晰可见。在较大的项目中,WBS任务可以分配给组或部门,但在中小型项目中,任务应始终明确分配给个人。此类细节的示例包括:印制线路板设计、磁学设计、实验定义和分析、零件清单创建等。印制线路板的WBS示例如下所示:

    1.0控制电源设计

    1.1电气设计

    1.1.1控制器EE

    1.1.2诊断

    1.1.3接口

    1.2 PWB布局设计

    1.2.1机械区域研究

    1.2.2创建的元件符号

    1.2.3布线等。

    根据工作分解结构大纲,个人或小组现在可以通过组织完成任务所需的时间和资源来完成分配的任务。

    B、 资源分配:

    分配合格的资源是开发过程的要求。团队成员的数量和能力总是决定项目的成败。资源不足或分配资源不可用将导致WBS任务延迟完成。即使有足够的资源可用,个人的能力限制也可能延迟任务完成。

    为任务分配资源时,指定项目和任务目标至关重要。它们必须明确定义,明确分配给负责人,并有完成的时间基础。。

    其他影响因素可能会影响资源并导致延迟。如果外部服务(如顾问、分包商或供应商)的绩效不可接受,则这些服务可能严重阻碍进度。当个人负责多个产品或项目时,会发生意外的冲突。例如,已经完成开发阶段的产品突然需要重新设计或更改。这种意外的资源负担是常见的,但很难管理。只要有可能,产品支持工程师应该被用来支持非开发活动。

    C、 项目时间表:

    项目进度是管理项目的另一个关键工具。可以使用许多项目进度计划系统。(1)在这个特定的过程中,项目主进度计划是使用项目计划条形图或甘特图实现的。这里的任务是按顺序用一个连续的时基表示的。任务的顺序可以遵循WBS。这有助于将WBS和时间表保存在一个数据库中,以便于管理。同样,在WBS中,将尽可能多的详细任务包含到项目进度中是很重要的。否则,这些任务很容易被遗忘。此类任务的示例如下:

    设计审查里程碑和准备

    材料和成本跟踪

    材料订购

    工艺文件

    运输包装设计

    试验设备和程序

    ESS测试

    制造工装

    制造图纸发布等。

    创建项目进度表时,让项目团队了解并商定分配给任务的时间分配非常重要。如果时间估计值不可信,团队成员可能会拒绝接受任务,并且任务将无法完成。除团队成员外,还应通知高级管理层,并将个别项目载入长期部门主进度表。

    四、 设计审查指南:

    设计评审论坛是项目的重要组成部分。在这些论坛期间,进行了一次项目审查,以便向与项目小组没有直接联系的有关各方通报项目进展情况。重要的是,这些设计评审加强和修正了团队的进度。设计评审决不能取代日常和每周的项目管理。从本质上讲,设计评审只发生在项目的关键阶段。如果重要的决策被推迟到设计评审里程碑之前,则会出现项目延迟。一个成功的短期评估方法是每周的团队会议。在这个论坛上,关键的团队成员每周开会并迅速解决问题。该团队通常为8-12人,由以下人员组成:项目经理、电气工程师、机械工程师、实验室人员、质量控制、销售/营销和制造部门代表。

    在高压电源开发过程中,要求每次设计审查都有具体要求,并使用检查表来确保这些要求的完成。定义了重要的设计评审里程碑,当设备的最终用户参加设计评审时非常有用。这些里程碑发生在项目的以下阶段:

    A、 概念设计审查:

    概念设计评审在项目早期进行。在这个阶段,产品概念和规范要求一起进行评审。

    概念设计审查的一些具体要求是:

    设计与规范的兼容性

    机械设计概念

    机械外形图

    电气设计概念

    散热概念

    软件/硬件架构

    可靠性和环境应力筛选(ESS)

    可制造性

    技术和成本风险

    测试和维护

    项目进度表

    材料和人工成本估算

    每一个都会被讨论和回顾。随着问题的提出,不可避免地需要新的任务。这些任务作为“行动项”进行跟踪,并与完成日期一起分配给个人。所有行动项目在每周会议上进行审查。这有助于确保及时关注这些任务。

    B、 关键设计评审:

    关键设计评审在项目中途进行。在这里,详细的设计数据,实验数据和实验板硬件审查进行。概念设计审查中涉及的许多主题将再次审查。然而,在这一阶段,详细程度应该能够清楚地定义和识别产品。这些细节可以描述为:

    初步性能数据(符合规范)

    机械设计详图

    电气原理图

    散热和效率数据

    软件规范

    ESS测试计划

    工程验收试验程序(ATP)

    电磁兼容测试计划

    实验板演示

    实际材料成本和项目支出

    再次分配操作项。先前设计评审中的行动项目已经讨论过,希望所有问题都能得到解决。

    C、 最终设计审查:

    在项目的这一点上,对产品的验证进行评审。提供完整的验收测试程序,并讨论任何开放的性能或可靠性问题。如前所述,讨论了先前设计审查的项目,并提出了竣工的确凿证据。

    五、 ISO9000标准:

    本文介绍的高压电源设计过程是在ISO9000质量体系的指导下进行的。具体来说,这一过程需要按照ISO9001国际标准的第4.3节,合同评审,第4.4节,设计控制和第4.5节,文件和数据控制进行。

    4个

    可以证明,开发过程的所有部分都符合ISO标准。合同评审是在技术规范和项目概念化阶段早期建立的。由于高压电源已被定义为客户驱动的需求,因此客户将参与初步审查的所有方面。产品生命周期中的变更影响客户和供应商管理变更。

    如果遵循项目规划、设计评审和资源分配并适当记录,设计控制遵循自然会发生。

    设计验证和设计确认需要特别注意。设计评审中涉及的许多项目将记录设计验证。设计验证可以通过内部测试来重新创建最终用户的条件,或者通过从最终用户那里接收成功的详细测试报告来完成。

    虽然在产品开发项目中可能不直接需要文档和数据控制,但重要的关键文档需要创建的,且在项目早期进行控制。这将最大限度地减少产品交付制造时的不确定性。(中文到此结束)

    英文原版PDF 下载地址
    https://www.spellmanhv.com/-/media/en/Technical-Resources/Articles/A-Product-Development-Process-for-HVPS.pdf?la=zh&hash=A2FDE6F2F54AE461093AE63516182E52

    展开全文
  • python实现因子分析

    千次阅读 2020-04-24 14:48:19
    注:本文是针对指定业务进行分析,因子分析过程有部分删改,请注意结合其他参考文献使用,因数据涉及隐私,故不公布,如需数据请按照样本数量及维度数量自行编写 指标 评估公司基本状况最为核心财务指标就是公司...

    新人,记录一下每一个经手的方法模型

    背景

    本文从4个维度选取9个主要财务指标对7家公司进行因子分析,主要采用因子分析对目前公司进行综合排名,进而对公司的授信额度进行考核。
    注:本文是针对指定业务进行分析,因子分析过程有部分删改,请注意结合其他参考文献使用,因数据涉及隐私,故不公布,如需数据请按照样本数量及维度数量自行编写

    指标

    评估公司基本状况最为核心的财务指标就是公司的偿债能力、营运能力、盈利能力和发展能力。由此本文选取9个指标作为最能反映这些能力的指标进行分析(净资产收益率 总资产报酬率 速动比率 流动比率 存货周转率 应收账款周转率 总资产增长率 销售利润率 资产负债率)

    因子分析流程

    1. 获取数据
    2. 数据标准化
    3. 充分性检测(Adequacy Test)
    4. 协方差矩阵(相关系数矩阵)
    5. 特征值&特征向量
    6. 主成分个数(因子个数)
    7. 方差,贡献率,累计贡献率
    8. 因子分析

    所需python函数库

    #导入python所需要的库及函数包
    import numpy as np
    import pandas as pd
    from sklearn import preprocessing
    from sklearn.decomposition import PCA
    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler,StandardScaler
    import math as math
    from numpy import *
    import numpy.linalg as nlg
    from factor_analyzer import factor_analyzer,Rotator
    from factor_analyzer import FactorAnalyzer, calculate_kmo, calculate_bartlett_sphericity  
    
    

    获取数据

    由于本人使用的文本文件里面是以逗号分隔符形式存储的,因此直接使用read_csv读取文件

    #打开指定路径的文件(文件名可以包含中文字符)
    file = open(r'C:\Users\file.txt', encoding = 'utf-8')
    #添加列名
    names = []
    #读取数据,以数据框的形式展现数据
    DF1 = pd.read_csv(file , names = names , sep = ' ')
    #将数据框形式的数据 转换成以列表的形式 展现 , 便于计算
    #将公司名称去除,便于建模
    DF2 = DF1.drop(['公司名称'],axis = 1)
    #将数据框形式的数据 转换成以列表的形式 展现 , 便于计算
    data = DF2.values
    #数据以非科学计数法展示
    np.set_printoptions(suppress=True)         
    

    数据标准化

    数据标准化有多种形式,这里选用的是标准差标准化

    #直接调用sklearn库进行数据标准化
    std = StandardScaler()
    data_zs = std.fit_transform(data)
    data_zs
    

    充分性检测(Adequacy Test)

    因子分析的前提是具有一定的相关性,因此在做因子分析之前, 我们需要先做充分性检测, 就是数据集中是否能找到这些factor, 我们可以使用下面的方式进行寻找:

    • Bartlett’s Test(巴特利特球形检测)
      Bartlett’s test of sphericity 是用来检测观察到的变量之间是否关联, 如果检测结果在统计学上不显著, 就不能采用因子分析,巴特利球形检验的值范围在0-1,越接近1,使用因子分析效果越好

    • Kaiser-Meyer-Olkin Test(KMO检测)
      KMO值:0.9以上非常好;0.8以上好;0.7一般;0.6差;0.5很差;0.5以下不能接受

    # kmo值要大于0.7
    kmo = calculate_kmo(data)  
    # bartlett球形度检验p值要小于0.05
    bartlett = calculate_bartlett_sphericity(data)  
    print("\n因子分析适用性检验:")
    print('kmo:{},bartlett:{}'.format(kmo[1], bartlett[1]))
    

    相关系数矩阵(协方差矩阵)

    原始数据的相关系数矩阵就是标准化后的数据的协方差矩阵

    # 皮尔森相关系数
    data_corr=data.corr()
    print("\n相关系数:\n",data_corr)
    #获得协方差矩阵,cov是numpy库中计算协方差的函数,获得协方差矩阵9*9
    #注:标准化后的矩阵的协方差矩阵 即为 原始数据的相关系数矩阵
    data_zs_cov = np.cov(data_zs.T)
    print("\n协方差矩阵:\n",data_zs_cov)
    

    特征值&特征向量

    直接调用numpy库里面的linalg函数求特征值和特征向量

    #求解特征值以及特征向量,直接调用求特征值和特征向量的函数
    e , ev = nlg.eig(data_zs_cov)
    #查看特征值
    eig = pd.DataFrame()
    eig['names'] = DF2.columns
    eig['e'] = e
    eig.sort_values('e', ascending=False, inplace=True)
    print("\n特征值\n:",eig)
    #查看特征向量,一行为一个特征向量
    eig1=pd.DataFrame(ev)
    eig1.columns = DF2.columns
    eig1.index = DF2.columns
    print("\n特征向量\n",eig1)
    

    主成分个数(因子个数),方差,贡献率,累计贡献率

    计算相关参数,并求出公因子个数

    #计算各特征值的方差贡献率
    w = list()
    for i in range(len(e)):
        w.append(eig['e'][i] / eig['e'].sum())
    print(w)
    #计算特征值的累计贡献率
    q = list()
    for j in range(len(e)):
        q.append(eig['e'][:j].sum() / eig['e'].sum())
    print(q)
    # 求公因子个数m,使用前m个特征值的比重大于80%的标准,选出了公共因子,根据累计贡献率得出
    for m in range(len(e)):
        print(eig['e'][:m].sum())
        print(eig['e'].sum())
        print(eig['e'][:m].sum() / eig['e'].sum())
        if eig['e'][:m].sum() / eig['e'].sum() >= 0.8:
            print("\n主成分个数:", m)
            break
    

    因子分析

    #主成分个数为m个,提取方法为主成分提取方法,旋转方法为最大方差法,
    fa = FactorAnalyzer(n_factors=m , method='principal' , rotation='varimax')
    fa.fit(data)
    #因子载荷矩阵(成分矩阵)
    pd.DataFrame(fa.loadings_)
    # 给出贡献率,第一行表示特征值方差,第二行表示贡献率,第三行表示累计贡献率
    #该过程与上述求方差贡献率结果一致
    var = fa.get_factor_variance()  
    for i in range(0,3):
        print(var[i])
    #公因子方差 , 特殊因子方差,因子的方差贡献度 ,反映公共因子对所有变量的贡献
    fa.get_communalities()
    
     
    

    因子得分

    #计算各个企业的因子得分
    fa_t_score = np.dot(np.mat(data_zs), np.mat(fa.loadings_))
    print("\n每个企业的因子得分:\n",pd.DataFrame(fa_t_score))
    

    综合得分

    #综合得分(加权计算)
    weight = var[1]     #计算每个因子的权重
    fa_t_score_final = (np.dot(fa_t_score, weight) / e.sum()).real
    

    注意事项

    1. 方差估算(数据标准化)

    python计算标准差的方式与spss计算标准差的方式不同
    python:默认估算总体方差、标准差
    spss:默认估算样本方差、标准差
    方差估算区别

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  • 1、智慧环保领域内涵及特点 智慧产业做为智慧经济发展龙头产业...对于智慧产业科学研究从没终止过,目前为止,从搜索到国内参考文献看来,国内专家学者对智慧产业科学研究和认知能力关键集中在两个层面,一种见

    1、智慧环保领域的内涵及特点
    智慧产业做为智慧经济发展龙头产业,是人的智慧在生产制造各因素中占主导性的产业形状。人的智慧具体表现为艺术创意,因此智慧产业也叫创意产业。智慧产业或创意产业主要表现为人的创意对整合资源与资源再生起主导地位,也表现为根据艺术创意对传统式产业的提高融合功效。智慧产业或创意产业是知识产业的进行,实质上依然归属于知识产业,是继信息产业以后的第五产业。对于智慧产业的科学研究从没终止过,目前为止,从搜索到的国内参考文献看来,国内专家学者对智慧产业的科学研究和认知能力关键集中在两个层面,一种见解觉得,智慧产业与人的智慧和知识密切相关,是学习型组织聚集产业;另一种见解觉得,智慧产业与新兴的信息技术有关。尽管这二种见解有一定的差别,但是究其身后的内涵得知,她们中间存有一定的相关性,那便是智慧产业是与人的智慧和科学研究技术紧密联系的,它是一种专业知识密集式、技术密集式产业,是人们智慧的结晶体。综合前人的科研成果,智慧产业是一种集信息内容技术、互联网大数据、区块链技术、云计算技术等信息技术于一身的,具有较前信息化管理、数字化和智能化系统的新兴产业,关键服务于当代的文化教育、资询、方案策划、动漫等领域。智慧产业做为一种新兴产业,它差别于传统产业,关键反映在下列几层面:①智慧产业高技术性和教育性。智慧产业是集云计算技术、区块链技术等技术于一身的,浓缩了人们极其的智慧成效,是伴随着移动互联和信息内容技术的发展壮大,应运而生的,是信息内容技术发展壮大的物质。②智慧产业的高结合性。与传统产业相比较,智慧产业不简简单单是一种产业,可以说它早已超过了单独产业的范围,它是高过一般知识产业、信息产业的,而且可以和传统式产业展开无缝连接,现阶段出现的知识产业、创意产业、通信网络产业都归属于智慧产业的范围。③智慧产业的高智能化系统。上文提及,智慧产业是一种集信息内容技术、云计算技术、互联网大数据等人类智慧结晶于一身的新兴产业,是随着现代科学技术发展壮大而造成的,这必定促使智慧产业具备很高的方便性。智慧产业的每一个步骤全是智慧化高智能的流程。
    在这里插入图片描述
    2、中国智慧环保产业发展壮大局势
    2.1发展前途宽阔
    智慧产业做为一种新式产业,它具备史无前例的创新性和发展性,因而必然伴随着社会的发展壮大在全世界兴起。智慧环保产业做为智慧产业的一种,其发展壮大存有历史必然趋势。就我国的发展现况来讲,我国的环境品质、绿色生态环境受损比较严重,产业合理布局极不科学,给我国产生了很多的环境难题。基于此,要想完成在我国环境和空气的根本好转就务必严苛把控环保标准,在这个基础上,智慧环保产业具备无可比拟的优点。智慧环保产业可以将互联网技术与环境质量检验融合,可以合理地监测空气、水等环境污染状况,完成对环境空气污染物的全方位监管,可以确保环境监测品质,并为环境的决策出示根据。智慧环保产业具备较强的先天优点,因而被政府部门和社会普遍提倡,伴随着各界人士对环境的日渐关心,智慧环保产业终将完成前所未有的发展壮大,并为环保作出科学研究保障。
    2.2国家新政策全力支持
    伴随着我国环保工作压力的进一步加重及其产业构造的调节优化升级,我国对环保颁布了一系列的政策优惠,促进环保整治由粗放型向集约型变化。智慧环保产业的低消耗、高输出变成了在我国环境难题整治的一把利刃,将迈入十分优异的现行政策环境和社会需求。就现阶段来讲,我国已将环保做为社会各界政府部门销售业绩的考核指标,各省市各地区竞相颁布有关环保对策及政策优惠,这就对智慧环保产业的发展出示了强有力的国家新政策环境。2018我国颁布了绿色生态环境制度改革,促使环保工作可以顺利进行,此次大会连通了环境整治的各类堡垒,促使各地区的资源和数据信息可以融合,促使智慧环保已不是一项难点,另外对智慧环保产业明确提出了更高的规定和更优厚的现行政策,中国智慧环保产业终将迈入新一轮的政策利好,在全社会得到 普遍发展。
    2.3推动环保产业优化升级
    根据现代科学技术的发展壮大,尤其是互联网技术的发展壮大,将环保产业与信息化管理协同在一起。根据互联网技术与环保的多方位融合,可能对目前的运营模式、管理方式完成颠覆式的转型。在过去的社会经济发展中,常常选用的粗放型发展方法,发展壮大在前,整治在后,将环保放置发展链条的尾端,它是极不利环境的修复与发展的。以便从根源上压根整治环境难题,大家将互联网技术与环保产业紧密结合,运用当代的信息内容技术,完成对附近环境的全范围覆盖,各地区完成数据共享,提升环保高效率。智慧环保产业的发展对传统产业造成了巨大的影响,促使传统产业迫不得已升级转型,以求得到 大量的政府部门支持和补助,这就为环保领域的发展壮大确立了优良的基础。伴随着各种领域对智慧环保的资金投入,必然加快传统产业的优化升级与转型发展。
    3、中国智慧环保产业发展壮大的提议
    3.1加强基础设施建设,找寻更多发展点与赢利点
    总的来说,智慧环保是一种兴盛的产业,绝大部分人对于此事并不了解,而且对它的优点了解并不深刻。因而,智慧环保产业要想完成迅速发展壮大,就务必从认知层和服务项目层下功夫。在认知层层面,理应扩张在全社会的宣传和倡导,此外,创建优秀的信息精确测量、监管等认知系统软件,完成对社会发展各类信息内容的认知和解决;在服务项目层层面,智慧环保产业应当充分利用无可比拟的云计算技术、互联网技术、互联网大数据等技术,融合剖析各种海量数据,大量地服务于各种传统产业,为传统产业的环保给出的数据支持和服务咨询。就现阶段来讲,智慧环保产业要想在全社会发展范围内寻得创业商机,就务必先从社会发展认知和服务项目下手,搭建可认知的信息管理系统及其多方位的综合服务平台,在社会发展中找寻盈利点和商机。智慧环保产业根据各类互联网技术把握了很多的信息内容,因而在发展流程中是具备先天优势和敏感度的,因而搞好社会发展认知和社会化服务这两条线,必定会获得长期发展。
    3.2潜心维护保养和经营阶段,把握发展壮大主动权
    当今智慧环保正处在迅速发展壮大阶段,从我国到各地区都会着眼于智慧环保的基本建设,预估五年内可以基本建设完成。完工以后必定会展开试运行,另外伴随着很多的中后期维护保养,这些工作并不是哪一个部门可以承揽的,要靠社会的能量,要靠市场的导向性,因而中后期智慧环保产业的经营及维护保养必定是发展壮大的头等大事。因而智慧环保产业要想完成迅速健康发展,就务必提早搞好运作及中后期维护保养的提前准备,紧随市场智慧环保的基本建设进展,争得在智慧环保中后期把握发展壮大主动权。
    3.3传统式环保产业应利用信息内容技术加快转型发展
    在我国的环保任务十分严峻,而且耗资极大,后期我国必定会在环保上颁布大量现行政策,对环保标准会更为严苛,传统产业假如不能够完成转型发展,很有可能会因为担负不了环境污染的处罚而造成 倒闭。因而,传统产业要想从这次环保战事中获得开创性发展壮大,必须协同信息化管理技术,加速技术转型发展,那样才可以占领一些智慧环保市场。
    3.4自主创新运营模式,提升盈利效率
    就现阶段来讲,针对智慧环保产业的详细介绍还比较少,各界人士对于此事可能也是持犹豫心态,在我国的智慧环保基本建设依然以政府部门带头实施建设,可是伴随着智慧环保基本建设的发展壮大,必然后期会存有很多的经营及维护保养工作,只靠政府部门的能量难以保持长期发展壮大。因而,智慧环保务必自主创新运营模式,将智慧环保走向市场。一方面,能够采用在小城市规划建设示范点,当取得实效以后,再扣除中后期的附加费、维护费用;另一方面,根据小城市示范点吸引住大都市的注意与兴趣,完成大都市的选购和基本建设。

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    Python语言程序设计课程建设,本论文主要论述了语言程序设计论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。

    语言程序设计论文参考文献:

    摘 要:Python是目前最热门的程序设计语言之一,可以应用在系统运维、Web编程、网络爬虫、机器学习、数据分析、人工智能等领域.面对国内外很多大学相继开设了Python语言程序设计课程的趋势,针对计算机专业应用能力培养的要求,分析Python语言的发展方向,并探讨Python课程的后续课程建设.

    关键词:Python语言;程序设计;计算机专业;课程建设

    中图分类号:G640;TP312 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2018)14-0135-01

    1 Python语言发展现状

    根据TIOBE最新排名,Python语言超越C#,与Ja,C,C++成为全球前5大流行编程语言之一.在2017年世界脚本语言排行榜中,Python排名第1,也是多领域首选语言.从云端、客户端,到物联网终端,Python应用无处不在.

    Python语言已经走进了中小学生的课堂,它是计算机二级考试的自选项目.国内许多高校非计算机专业开设Python 语言课程.Python被称为万能的“胶水语言”,人才缺口高达60万.对于以应用为主的计算机专业本科高校,更建议将Python 语言作為首门程序设计语言[1].

    Python是一门免费、开源的跨平台高级动态编程语言,具有简洁性、易读性以及可扩展性,拥有大量功能强大的内置对象、标准库和扩展库,简化了开发的复杂度.Python可以让初学者把精力集中在编程对象和思维方法上,让初学者专注于编程逻辑,而不是困惑于晦涩的语法细节上.各领域的人员可以更多地将Python语言作为一个解决应用问题的工具,而把主要精力放在业务逻辑的设计与实现上,在开发速度与运行效率之间达到平衡.

    2基于Python语言的课程建设

    由于以上这些现状,使用 Python语言讲授程序设计课程正成为一种趋势,计算机专业拟定将Python课程引入到培养方案中来,则必须考虑后续课程的衔接问题.既要突出应用能力的培养,又要保证在未来5年内仍是前沿方向,突出专业的核心竞争力.

    Python的发展前景有如下几个方面:

    1)Web应用开发

    Web应用开发可以说是目前软件开发中最重要的部分.有众多优秀的Web框架,利用Python的框架可以做网站,做一些精美的前端界面.众多大型网站均为Python开发,像Youtube、Dropbox、豆瓣、知乎、果壳、饿了么、搜狐等都是Python应用的典型.比较典型的Python Web框架有Django,支持异步高并发的Tornado框架,短小精悍的flask.

    2)网络爬虫

    在爬虫领域,Python的地位是不言而喻的.爬虫的本质就是抓取网页、分析内容,把想要的部分提取出来.Python 语法简洁、开发效率高、支持的模块多,相关的HTTP请求模块和HTML解析模块非常丰富.还有强大的爬虫Scrapy,以及成熟高效的 scrapy-redis分布式策略,调用其他接口也非常方便.

    3)云计算

    云计算近几年是非常火热的一个技术.目前最知名的云计算框架就是OpenStack,它是最近几年学习Python的人最值得学习的一个云计算框架.它是通过Python语言开发的,因此Python在编程语言方面拥有先天的优势,通过深入研究Nova和Swift模块,能够快速地搭建私有云、公有云、企业云.

    4)人工智能

    人工智能涉及大量的数据计算,用Python简单高效.Python有非常多优秀的深度学习库可用,而且现在大部分深度学习框架都支持Python.

    5)科学运算

    随着NumPy等众多程序库的开发,Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像.与科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比,Python是一门通用的程序设计语言,比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛.

    6)游戏开发

    Python有较高阶的抽象能力,可以用更少的代码描述游戏业务逻辑,更适合作为一种 Host 语言,可以在必要的时候用C/C++写一些扩展.

    7)自动化运维

    对于运维工程师而言,因为几乎所有 Linux 系统都内置 Python 解释器,所以用 Python 做自动化,不需要系统预安装什么软件.Shell 虽然功能强大,但毕竟语法不够优雅,写比较复杂的任务会很痛苦.用 Python 替代 Shell,做一些复杂的任务,对运维人员来说,是一次解放.

    通过以上分析,结合本校应用性本科人才面向能力导出的培养目标,笔者认为可以在Python的后续课程中选定两个主要方向:

    1)Web应用开发技术是传统开发内容.有越来越多的项目使用 Python 语言开发,同时也有越来越多的 Python 类库被开发出来,这使得 Python 语言变得更加易用,尤其适合 web 应用程序开发[2].有人预测5年之内,Python会取代PHP,成为最受欢迎的Web开发语言.Python有上百种Web开发框架,有很多成熟的模板技术,选择Python开发Web应用,不但开发效率高,而且运行速度快.三大Python后端框架,解决一切前后端Web开发问题.Flask是一个Web微框架,适合新手入门.Django是一个全能型框架.Tornado支持异步处理的功能,这是它的特点,其他框架不支持.

    那么,在课程设置上应融会贯通前端和后台所学知识,让学生掌握Web框架,提升开发效率,可进行前后端全栈Web开发.使用Python做Web开发的好处是开发、部署都很快,相比较Ja程序,Python变更起来很容易,代码量小所以抛弃起来也很容易,不容易背上历史的负担.

    Python的缺点是运行起来相对Ja来说慢得多,性能有瓶颈的时候,Ja等语言具有优势.如果业务本身比较繁杂、变更比较频繁,那么用Python这样的脚本语言就比较合适.

    2)大数据分析是热门方向.如今是一个大数据时代,通过数据分析,我们可以充分挖掘数据的价值.大数据的数据需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析.而网络爬虫是Python的传统强势领域,在大数据的抓取方面具有先天优势,最流行的爬虫框架Scrapy和scrapy-redis分布式框架.Python有很多的数据分析、机器学习模块库,而且大部分是开源的.NumPy和Scipy,Pandas都是重要的Python数据分析、处理库,可以快速地进行数据的读取、分析等操作.Python语言成了做数据分析师的第一首选,它同时可以给工作带来很大的效率.

    3结束语

    对计算机类专业以C语言作为程序设计入门课程,在低年级课程里引入Python语言程序设计,进行单纯的语法讲解,这对于已经学过C语言的学生来说,并不难,可以快速掌握.之后,可以用Python讲授数据结构课程,建立思维模式,对问题进行抽象归类;在Web应用开发技术课程中综合前端和后台所学知识,学习掌握Django web框架,进行前后端全栈web开发;在大数据分析课程中掌握爬虫工作原理,学习scrapy框架,对网站数据进行采集分析.如何完善基于Python的课程体系、形成系统化教学方案,还需要根据培养计划和教学效果不断进行改进.

    参考文献:

    [1]嵩天,黄天羽,礼欣.Python语言:程序设计课程教学改革的理想选择[J].中国大学教学,2016(2):42-47.

    [2] 车万翔,苏小红,袁永峰,叶麟.计算机专业高级语言程序设计课程改革探索[J].计算机教育,2014(13):56-63.

    结论:适合不知如何写语言程序设计方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于语言程序设计论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。

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