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☆☆☆☆☆

出版者:化学工业

作者:周荣喜//张汉鹏

出品人:

页数:201

译者:

出版时间:2010-6

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787122080721

丛书系列:

图书标签:

管理
项目管理
数量方法
统计学
数据分析
决策分析
风险管理
优化
建模
定量分析
工期管理

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具体描述

《项目管理数量方法》从量化角度，针对项目管理的五个方面：项目可行性研究、时间管理、费用管理、质量管理、风险管理进行阐述，既有经典理论知识介绍，又有新方法的具体应用。能够使没有项目管理基础知识的相关人士迅速了解并掌握项目管理的基本技能，使具有项目管理经验的人士了解并掌握项目管理领域的新方法和理论。

《项目管理数量方法》以提高项目的可操作性、实践性、创新性和时效性为基本原则，具有如下特色：在项目可行性研究中，首次从利率期限结构模型的角度来研究财务评估，系统地阐述了项目不确定性分析；在项目时间管理中，不仅系统介绍经典的网络优化，而且详述基于关键链的项目进度规划、基于DSM（设计结构矩阵）的项目进度规划等最新理论与方法；在项目风险管理中，从多属性决策角度提出了基于语言性标度的风险评价方法等。

《项目管理数量方法》可作为财经、管理类专业的本科教材，也可供希望获得项目管理知识的其他人士阅读、参考。

好的，这是一份关于一本名为《深度学习与自然语言处理实践指南》的图书简介，内容详尽，不涉及任何项目管理或数量方法的内容。 --- 深度学习与自然语言处理实践指南书籍简介在人工智能飞速发展的浪潮中，自然语言处理（NLP）已成为推动信息交互和智能应用的核心驱动力。本书《深度学习与自然语言处理实践指南》并非一本理论的堆砌，而是一本面向实践、致力于将前沿的深度学习模型转化为实际应用工具的实操手册。它系统性地梳理了从基础的文本表示到复杂的序列生成任务的全景图，旨在帮助读者跨越理论与实践之间的鸿沟。本书的深度和广度并重，它首先以一种严谨且清晰的方式，为读者构建起深度学习处理语言数据的数学和计算基础，随后迅速切入当前业界最热门、效果最好的模型架构，并提供详尽的代码实现和调优策略。第一部分：语言的数字化基石——从传统到现代的表示法本部分专注于解决“机器如何理解文字”这一根本问题。我们首先回顾了基于统计和计数的传统方法，例如词袋模型（BoW）和 TF-IDF，它们为理解后续复杂模型的必要性提供了背景。核心章节深入探讨了词嵌入（Word Embeddings）的革命性突破。我们不仅详细介绍了 Word2Vec（Skip-gram 与 CBOW）的原理和训练技巧，还剖析了 GloVe 模型的矩阵分解视角。更重要的是，本书没有止步于静态词向量，而是着重讲解了上下文相关的词表示——ELMo 等模型的动态性是如何克服一词多义（Polysemy）问题的。读者将学习如何利用预训练的词向量库，并掌握在特定领域数据上进行微调的实用技巧，确保模型能捕捉到细微的语义差异。第二部分：序列建模的进化——循环网络到注意力机制自然语言本质上是序列数据，因此，如何有效捕夺序列中的长期依赖关系是 NLP 的核心挑战。本书对循环神经网络（RNN）家族进行了详尽的剖析。我们从标准的 RNN 结构出发，详细解释了梯度消失和梯度爆炸的内在原因，进而引出了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的精妙设计。书中包含了大量的图示，清晰展示了输入门、遗忘门和输出门是如何协同工作，以精确控制信息流动的。对于实际应用中常见的双向 LSTM（Bi-LSTM）的构建与应用场景，我们也提供了清晰的实现案例。然而，序列建模的真正转折点是注意力机制（Attention Mechanism）。本部分将注意力机制的引入视为一次范式转移。我们不仅解释了其直观的“聚焦”思想，更严谨地推导了自注意力（Self-Attention）的数学公式，阐明了它如何使模型能够并行处理序列信息，并为后续的 Transformer 架构奠定基础。第三部分：Transformer 架构的全面解析与实战 Transformer 架构是当前所有最先进 NLP 模型的基石。本书用极大的篇幅，致力于将这一复杂但强大的模型结构彻底解构。 Transformer 核心组件的拆解：我们将深入讲解 Transformer 中的“编码器-解码器”结构，并分别细致讲解多头注意力（Multi-Head Attention）的计算过程——为何使用多头，以及如何通过不同的“头”捕获不同维度的关系。位置编码（Positional Encoding）的必要性及其不同实现方式（绝对 vs 相对）也被详尽对比。预训练范式的崛起：本书的实践指导重点聚焦于预训练语言模型（PLM）的应用。我们详细介绍了 BERT 家族（如 Masked Language Modeling, Next Sentence Prediction）的训练目标，以及 GPT 系列（单向自回归模型）的生成能力。读者将学习如何选择合适的 PLM，并掌握在下游任务（如文本分类、命名实体识别、问答系统）上进行微调（Fine-tuning）的完整流程，包括超参数的选择、学习率调度策略以及防止灾难性遗忘的方法。第四部分：面向应用的生成模型与高级任务在掌握了基础架构后，本书转向了更具挑战性的生成性任务。文本生成与控制：我们探讨了如何利用解码器结构（如 GPT）来生成连贯、富有逻辑的文本。内容涵盖了从朴素的贪婪搜索、集束搜索（Beam Search）到更先进的 Top-K 和核采样（Nucleus Sampling）等解码策略，重点分析了这些策略对生成文本多样性和质量的影响。此外，还涉及了条件文本生成，例如摘要生成和机器翻译。跨语言与多模态探索：为了拓宽读者的视野，本书简要介绍了跨语言模型（如 mBERT）和多模态（如文本与图像结合）的初步探索。这部分旨在激发读者思考如何将 NLP 技术扩展到更广阔的智能场景中。实践导向与工具链本书的所有理论讲解均辅以 Python 和主流深度学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow/Keras）的实例代码。我们不仅提供模型构建的代码片段，更侧重于工程实践： 1. 数据预处理管道：如何高效地处理大规模语料，进行分词、批处理和数据增强。 2. 模型部署考量：讨论模型量化、剪枝等技术，以优化推理速度和内存占用。 3. 性能评估指标：详细解释 BLEU、ROUGE、Perplexity 等 NLP 任务特有的评估标准及其局限性。《深度学习与自然语言处理实践指南》适合于具有一定 Python 编程基础，希望深入理解和应用现代 NLP 技术的软件工程师、数据科学家、以及相关专业的学生。阅读完本书，你将不仅理解 “为什么” 模型有效，更重要的是，掌握了“如何”在自己的项目中实现这些尖端技术。 ---

作者简介

目录信息

第1章项目管理数量方法概述1 1.1 项目管理的发展1 1.1.1 项目管理的实践发展1 1.1.2 项目管理的学术性发展2 1.1.3 项目管理的职业化发展3 1.2 项目管理的主要知识体系3 1.2.1 项目与项目管理的基本概念3 1.2.2 项目管理的主要知识体系4 1.3 项目管理数量方法概述6第2章项目可行性研究数量方法8 2.1 项目财务评价方法8 2.1.1 资金时间价值原理8 2.1.2 项目财务评价指标及应用11 2.1.3 基于利率期限结构模型的项目财务评价23 2.2 项目不确定性分析28 2.2.1 盈亏平衡分析28 2.2.2 敏感性分析35 2.2.3 概率分析42 2.3 基于目标规划的投资项目选择模型45 2.3.1 目标规划模型45 2.3.2 目标规划在投资项目选择中的应用46 2.4 基于实物期权的项目投资决策47 2.4.1 实物期权简介47 2.4.2 实物期权在项目投资决策中的应用48第3章项目时间管理数量方法51 3.1 肯定型网络计划52 3.1.1 双代号网络计划52 3.1.2 单代号网络计划56 3.1.3 时标网络计划58 3.1.4 搭接网络计划60 3.2 非肯定型网络计划67 3.2.1 计划评审技术67 3.2.2 图形评审技术69 3.2.3 风险评审技术75 3.3 网络优化76 3.3.1 工期优化76 3.3.2 费用优化79 3.3.3 资源优化82 3.4 基于关键链的项目进度规划90 3.4.1 资源约束的单项目进度规划91 3.4.2 资源约束的多项目进度规划95 3.5 基于DSM的项目进度规划104 3.5.1 DSM的基本原理104 3.5.2 DSM的应用107第4章项目费用管理数量方法110 4.1 基于挣值分析法的项目费用管理110 4.1.1 挣值分析法的基本原理110 4.1.2 挣值法在项目管理中的应用114 4.2 基于价值工程的项目费用管理116 4.2.1 价值工程的基本原理117 4.2.2 价值工程在项目管理中的应用118 4.3 基于作业成本法的项目费用管理120 4.3.1 作业成本法基本原理120 4.3.2 作业成本法在项目管理中的应用122 4.4 基于LCC理论的项目费用管理124 4.4.1 全面生命周期成本理论的原理124 4.4.2 基于LCC理论的项目费用管理的应用125第5章项目质量管理数量方法131 5.1 直方图132 5.1.1 直方图基本原理132 5.1.2 直方图的应用133 5.2 控制图135 5.2.1 控制图原理135 5.2.2 控制图的应用138 5.3 基于田口质量损失函数的项目质量评估方法140 5.3.1 基于田口质量损失函数的单质量指标评估方法140 5.3.2 基于改进田口质量损失函数的多质量指标评估方法145 5.4 基于QFD的项目质量评价方法149 5.4.1 QFD评价方法基本原理149 5.4.2 基于QFD的设计项目质量评价方法152 5.5 西格玛质量管理方法158 5.5.1 西格玛质量管理方法原理158 5.5.2 西格玛质量管理方法的应用163第6章项目风险管理数量方法173 6.1 等风险图法173 6.1.1 等风险图基本原理173 6.1.2 等风险图的应用174 6.2 决策树法175 6.2.1 决策树基本原理175 6.2.2 决策树的应用176 6.3 事故树分析法178 6.3.1 事故树基础178 6.3.2 事故树计算180 6.3.3 事故树的应用183 6.4 层次分析法184 6.4.1 层次分析法基本原理184 6.4.2 层次分析法的应用185 6.5 模糊层次分析法189 6.5.1 模糊层次分析法基本原理189 6.5.2 模糊层次分析法的应用191 6.6 基于语言信息的多属性决策法192 6.6.1 基于UEOWA算子的多属性决策方法192 6.6.2 基于语言信息的多属性决策方法的应用194 6.7 基于神经网络的项目风险预测方法196 6.7.1 人工神经网络方法196 6.7.2 基于神经网络法的工程投资项目的风险预测196 6.8 基于蒙特卡罗模拟的风险预测198 6.8.1 蒙特卡罗方法198 6.8.2 基于蒙特卡罗方法的项目费用风险分析198参考文献200
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读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

翻开这本《项目管理数量方法》，我原本以为会是一本枯燥乏味的教科书，充满了各种公式和图表，但读完之后，我的感受完全超出了预期。这本书的叙述方式非常新颖，它没有直接堆砌复杂的数学模型，而是通过一系列贴近实际的案例，将项目管理的量化思维巧妙地融入其中。例如，书中对风险评估的部分，没有停留在传统的定性描述上，而是引入了贝叶斯分析和蒙特卡洛模拟，并且用非常直观的语言解释了这些工具如何帮助项目经理做出更明智的决策。我印象最深的是作者对于资源优化分配的论述，他探讨了如何在资源有限的情况下，利用线性规划来最大化项目产出，这对于我们团队在多个并行项目管理中遇到的瓶颈问题，提供了极具操作性的指导。这本书真正让我体会到，数量方法不是束缚，而是提升项目预测精度和控制能力的强大武器。它不是让你成为一个数学家，而是让你成为一个更精明的项目管理者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验是一种挑战，但更是一种蜕变。它的语言风格偏向于学术严谨，对读者的基础数学素养有一定的要求，但这恰恰是它的魅力所在——它拒绝了肤浅的“管理诀窍”，而是致力于构建一个坚实的理论基础。特别是关于项目群和项目组合层面的优化章节，作者引入了投资组合理论中的风险分散概念，来指导企业如何平衡不同类型项目的风险敞口，以达到整体效益的最大化。这已经超越了单个项目经理的范畴，上升到了战略资产配置的高度。读完后，我感到自己对项目管理的理解从战术执行层面提升到了战略规划层面，这是一本真正能帮助项目经理实现职业跃迁的参考书。

评分☆☆☆☆☆

如果说市面上大部分项目管理书籍都在谈“做什么”，这本书则在教你“如何科学地衡量和优化”。它的侧重点明显偏向于工程和数据驱动的管理哲学。我个人对其中关于**不确定性下的采购决策优化**那一章节印象深刻，作者探讨了如何在供应商报价存在波动性的情况下，利用期望货币价值（EMV）来选择最优的合同类型，是固定价格还是成本补偿？这个决策过程的量化模型非常清晰，避免了纯粹依赖经验或直觉的风险。这本书的价值在于，它把那些原本感觉只能靠“老项目经理的直觉”来决定的事情，变成了一套可计算、可验证的科学流程。它迫使我重新审视过去那些含糊不清的会议决策背后的逻辑漏洞。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的震撼在于它对“不确定性”的处理方式，这恰恰是传统项目管理书籍常常回避或简单带过的地方。《项目管理数量方法》则把不确定性当作核心要素来对待。它详细阐述了如何使用决策树和敏感性分析来预估不同情景下的潜在影响。我特别欣赏作者在探讨进度管理时，没有固守关键路径法（CPM）的僵化，而是深入讲解了计划评审技术（PERT）中基于三点估算的概率分布概念。这使得我们在面对那些范围不明确、技术难度较高的研发项目时，能够建立起一个更现实的、具有置信区间的进度计划，而不是一个“拍脑袋”确定的日期。读完后，我立刻尝试将书中教授的概率分析工具应用到我们下个月的迭代规划中，结果发现团队对进度的接受度和投入度都有了显著提高，因为大家都能看到时间表背后的逻辑支撑，而非空洞的指令。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的深度远超出了我阅读同类书籍的经验。它的体系构建非常严谨，逻辑层次分明。从最基础的描述性统计学在项目绩效衡量中的应用，到高级的质量控制中的统计过程控制（SPC）图表解读，作者像一位经验丰富的导师，循序渐进地引导读者进入量化思维的殿堂。我特别喜欢它对“挣值管理”（EVM）的深度剖析，不仅仅停留在计算SV、CV这些指标上，而是深入探讨了如何利用这些指标的趋势预测项目的完工尚需估算（ETC）和完工估算（EAC），并进一步探讨了这些估算背后的统计假设。这对于我们公司进行季度项目组合审查时，提供了一个远比以往更具说服力的量化依据，有效地帮助高层识别出真正需要干预的项目。

评分☆☆☆☆☆