软件项目风险管理是软件项目管理的重要内容。
在进行软件项目风险管理时，要辩识风险，评估它们出现的概率及产生的影响，然后建立一个规划来管理风险。
风险管理的主要目标是预防风险。
软件项目风险是指在软件开发过程中遇到的预算和进度等方面的问题以及这些问题对软件项目的影响。
软件项目风险会影响项目计划的实现案例场景模拟(24按照软件开发计划,需求分析应在12月31日前完成,然而在软件项目实施过程中项目经理发现,由于原先对工作量估算过于乐观,需求分析在12月31日之前已经不可能完成→(计划)显然,原先计划制定的不科学和不准确,导致了实施过程中进度难以控制,如果强行按照计划来执行显然是不可行的,为此,必须对计划重新进行分析和调整3案例场景模抄(3/48在软件设计阶段,软件设计负责人发现,用户需求中的某项需求(例如,将已有Wod文档的内容显示在Web页面上)至今尚未找到解决的技术途径→(技术)显然,该问题将直接影响软件项目的后续开发工作,影响到软件项目能否成功完成案例场景模抄(4/4s在需求分析过程中,软件设计负责人带领的需求分析小组和用户在进行交流的过程中发生了矛盾,出现了争吵,用户方说将不再配合需求分析小组的工作,而且他们确实没有配合开发方的工作→(合作)显然,开发方和用户方出现这种状况是双方没有想到的这种状况延续下去必将对软件项目的实施产生影响,影响软件项目的进度,甚至会导致项目失败5案例启示:风险在项目实施过程中大量存在软件风险方式多样软件风险事先难以确定软件风险会对软件项目的实施产生不良影响s如果不对风险进行良好的管理,项目就很难保证按照计划、在成本和进度范围内,开发出高质量的软件产品,甚至会导致项目失败51概述5.1.1风险51.2软件风险R5.1.3软件项目风险管理5.1.4软件项目风险管理的意义51.1风险￠卡内基.梅隆大学的软件工程研究所SEI风险是损失的可能性EWebster'sDictionary:风险是遭受损失、伤害、破坏的可能性心风险的根源是不利的情况(或损失)发生的不确定性,即不期望发生事件的客观不确定性风险是在给定情况下和特定时间内,那些可能发生的结果之间的差异,差异越大则风险越大851.1风险风险具有两大属性:可能性:风险发生的概率损失:指预期与后果之间的差异风险的损失=可能性×损失项目风险函数表达式项目风险具有不同的组成要素,如项目不希望发生的事件、事件发生的概率、事件的后果等,每个项目的风险可定义为不确定性和后果的函数风险=f(事件,不确定性,后果)风险=f(事故,安全措施)10

软件项目风险管理是软件项目管理的重要内容。
在进行软件项目风险管理时，要辩识风险，评估它们出现的概率及产生的影响，然后建立一个规划来管理风险。
风险管理的主要目标是预防风险。
软件项目风险是指在软件开发过程中遇到的预算和进度等方面的问题以及这些问题对软件项目的影响。
软件项目风险会影响项目计划的实现案例场景模拟(24按照软件开发计划,需求分析应在12月31日前完成,然而在软件项目实施过程中项目经理发现,由于原先对工作量估算过于乐观,需求分析在12月31日之前已经不可能完成→(计划)显然,原先计划制定的不科学和不准确,导致了实施过程中进度难以控制,如果强行按照计划来执行显然是不可行的,为此,必须对计划重新进行分析和调整3案例场景模抄(3/48在软件设计阶段,软件设计负责人发现,用户需求中的某项需求(例如,将已有Wod文档的内容显示在Web页面上)至今尚未找到解决的技术途径→(技术)显然,该问题将直接影响软件项目的后续开发工作,影响到软件项目能否成功完成案例场景模抄(4/4s在需求分析过程中,软件设计负责人带领的需求分析小组和用户在进行交流的过程中发生了矛盾,出现了争吵,用户方说将不再配合需求分析小组的工作,而且他们确实没有配合开发方的工作→(合作)显然,开发方和用户方出现这种状况是双方没有想到的这种状况延续下去必将对软件项目的实施产生影响,影响软件项目的进度,甚至会导致项目失败5案例启示:风险在项目实施过程中大量存在软件风险方式多样软件风险事先难以确定软件风险会对软件项目的实施产生不良影响s如果不对风险进行良好的管理,项目就很难保证按照计划、在成本和进度范围内,开发出高质量的软件产品,甚至会导致项目失败51概述5.1.1风险51.2软件风险R5.1.3软件项目风险管理5.1.4软件项目风险管理的意义51.1风险￠卡内基.梅隆大学的软件工程研究所SEI风险是损失的可能性EWebster'sDictionary:风险是遭受损失、伤害、破坏的可能性心风险的根源是不利的情况(或损失)发生的不确定性,即不期望发生事件的客观不确定性风险是在给定情况下和特定时间内,那些可能发生的结果之间的差异,差异越大则风险越大851.1风险风险具有两大属性:可能性:风险发生的概率损失:指预期与后果之间的差异风险的损失=可能性×损失项目风险函数表达式项目风险具有不同的组成要素,如项目不希望发生的事件、事件发生的概率、事件的后果等,每个项目的风险可定义为不确定性和后果的函数风险=f(事件,不确定性,后果)风险=f(事故,安全措施)10

高等概率论，本国资深教授编写，很出名的一本书

《具体数学:计算机科学基础:第2版》是一本在大学中广泛使用的经典数学教科书．书中讲解了许多计算机科学中用到的数学知识及技巧，教你如何把一个实际问题一步步演化为数学模型，然后通过计算机处理它，特别着墨于算法分析方面．其主要内容涉及和式、整值函数、数论、二项式系数、特殊的数、生成函数、离散概率、渐近式等，都是编程所必备的知识．另外，本书包括了六大类500多道习题，并给出了所有习题的解答，有助读者加深书中内容的理解．

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

清晰的电子版使用随机过程:概率模型导论(第11版)(英文版)

本书内容丰富，除了引见概率论基本知识外，还引见了距母函数，最小二乘估计，泊松过程等等

天创χ2卡方检验计算器是为χ2检验量身打造的一款软件，想必从事计算统计工作的朋友应该知道χ2检验应用非常的广泛，但是步骤非常的繁琐，而这款软件能够大大减少繁琐的步骤。
功能包括：1.配对设计的四格表或行X列表资料。
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5.分析结果同时给出列联系数值。
6.对检验结果值给出具体选择提示，对非统计专业人士非常有协助。
7.列表各格子数据可与EXCEL表格数据直接进行相互复制粘贴操作。

本程序为matlab程序。
em算法，指的是最大期望算法（ExpectationMaximizationAlgorithm，又译期望最大化算法），是一种迭代算法，在统计学中被用于寻觅，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。