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您可以参考下面的范文。这是一篇关于成本管理的文章，希望对你有用。 2008年3月，我参与了“某某市行政权力网上公开透明运行”项目的建设，在项目中我非常荣幸担任项目经理一职...................一、合理的成本估算 良好的成本估算是项目实施成功的前提，成本估算是指在完成项目各项活动所必需的各种资源的成本做出近似的估算。在本项目中我是通过三个步骤来完成项目的成本估算。 1、识别和分析构成项目成本的工作 此项工作与WBS分解工作密切相关，如果不能正确识别项目工作包，成本的估算就没有办法保证。因此在做WBS分解的时候，我根据项目阶段从立项、需求、分析、设计、编码、测试等等环节进行逐一分解，识别各个环节上的工作包。本项目涉及到市、区、社区街道办、乡镇，干系人众多，因此应该尽量保证各级干系人都能够在项目范围上达到一致，但是越向低层，用户信息化水平就越低，对于项目需求无法正确表达。因此在工作包分解的时候，我们采用定期向上级的汇报工作和顾问建议修改工作包的方式，同时我在WBS分解的时候充分调用客户以及相关干系人、项目组成员的参与，尽可能的提出自己的建议，并且对项目的范围做好确认的工作。 2、以WBS为依据，对工作包或估算成本 我采用MS Project 2003作为此过程的辅助工具，根据每一个工作包中活动历时阶段对历时资源的估算结果，基本确定完成此工作包需要的各项资源，我通过查阅公司的项目管理系统中的相关文件中得到各项资源的工时标准费率，即人员的工作成本填入工具中，然后对过自动成本统计表，完成对工作包的估算成本。 3、对成本进行相应优化，预留应急储备 在完成上述活动之后，通过累加各工作包就形成了项目的成本估算。但是对于各项资源都要考虑其合理性和替代性，协调各种成本之间的比较关系。在本项目中我非常注重项目的需求调研工作，所以在成本估算时把编码阶段的百分之五的成本应用于需求阶段，这样看似需求的成本增加了，但是大大减少了日后返工的可能性，降低了整体成本。另外考虑到范围、进度、质量等等因素的变化或者风险的发生有可能会引起成本的变化，因此在各种成本的估算总值上增加了百分之十的资金作为应急储备用于项目应急之中。 二、有效控制范围变更和风险因素，防止引起不必要的成本变化 为了控制范围引起的变更，当项目到达里程碑之后，我都会组织项目干系人对项目进行评审，评审会后我们对有益于项目建设的建议分别处理对待：1）、该建议实施起来比较简单，投入成本比较低廉的、对项目实施进度影响不大的按照范围变更的流程进行实施，同时对实施的结果进行跟踪；2）、对花费成本较高，对项目实施进度影响较大的建议则记录在案，留于下一版本开发或作为附加项目开发。因此有效地控制由于范围的蔓延而引起的成本变化。 另外对于项目中经常引起成本的风险因素进行了梳理，对各类进行分别制作相应的风险管理计划及应对方案，比如：1）、没有经过详细计划的信息系统；2）、项目管理无法清晰描述项目目标；3）、技术的变化；4）、管理层的压力与误解；5）、缺乏专业和富有经验的人才等。在实施过程经常对照风险列表，排查风险因素，定期与业主进行沟通，增加业主对项目的信心。在项目小组内部的加强沟通和交流，提高项目开发团队的开发效率，加强质量措施的落实，对成员的职责和绩效进行考核，杜绝由于项目质量问题或技术问题引起进度和成的连锁反映，增加小组成员的积极性和信任感。 三、做好成本绩效工作，适时进行跟踪和控制 实施阶段需要进行成本的跟踪和控制。项目组成员每周通过提交工作周报，要求百分比率量化任务完成情况，我再依次根据各工作周报汇总成项目周报。通过在MS Project 2003中按照进度百分比填写，MS Projec t2003自动生成成本统计表，清楚的显示了任务的基准和实际成本信息。 同时，绘制出挣值管理提图形，这样可以直观的方式报告和展现项目进展情况和成本绩效信息。以定时检查成本是否超支，如在需求阶段基本完成之后，此时已进入分析设计阶段期，作者对各项活动成本进行了统计，结果如下：已完成工作实际成本AC为50万，已完成工作预算成本EV为47万元，计划工作预算成本PV为45万元，经计算的成本偏差CV为-10万元，进度偏差偏差SV为2万元。这表明进度稍有超前，但是费用超支CV为-3万元。从曲线也可以清楚地看出来，发现偏差将及时采取相应的纠正措施，问题发现越早，付出的成本越小，造成的损失也就越小。因此，我对后面的计划进行了相应调整，通过一些有效的方式来降低项目的直接成本来有效的进行成本的控制。 项目实施成功后，通过了省相关部门组织的验收，同时作为先进案例模式向周边市区推广，该系统至今运行良好。但是回顾过去，系统实施过程中也存在许多不足之处。 1、测试的时间太短，没有专门的测试人员，没有全面而系统的测试，所以系统交付之后，发现了不少问题，虽然没有威胁到系统的运行，但是作为项目经理，我觉得如果多给一些时间和人员，我做得更好。 2、对于用户的问题考虑不周全，比如乡镇的信息化程度低，能否考虑一种更人性化、更方便用户使用的人机界面，能否制作一个视频讲座或PPT，便于他们今后的学习使用。 在以后的工作中，我将继续努力学习，总结经验教育。参考来源：信管网
A企业手机软件项目进度管理 论文字数：25655，页数：34 有开题报告 ［摘要］本文采用理论结合实际的方法，在对企业进行实际调研的基础上，综合运用项目管理等理论，对A企业的手机软件开发项目方案进行研究，目的是促进A企业在手机软件研发领域保持强烈的竞争优势。全文首先阐述了近年来手机软件开发行业的发展现状:其次，阐述了手机软件开发的一般流程;然后，根据一般流程对A企业的手机软件项目方案进行设计，并且运用WBS工作分解法对设计方案做了详尽的剖析;最后，根据手机软件项目方案的实际执行情况，总结设计思路与流程，使得A企业在今后的手机软件开发项目上更加成熟，更加完善。 ［关键词］项目管理； 手机软件； 进程； 设计 目录 第一章 引言 1 选题背景 1 研究目的 1 本文的研究方法和章节安排 2 第二章 项目进度管理研究概论 3 项目进度管理常用技术及现状 3 项目进度管理的研究展望 4 软件项目进度管理的现状分析 4 第三章 手机软件开发概论 6 手机应用软件开发现状 6 手机软件开发涉及的重要因素 7 手机软件开发的一般流程 11 第四章 A企业A001项目软件开发方案 16 A001项目方案概要及出台背景 16 A001项目软件开发的具体方案以及时间安排 17 方案的实施 18 第五章 A企业A001项目软件开发方案实施总结 27 方案实施效果 27 手机软件开发项目成功的关键因素 27 手机软件开发方案中的出现的不确定因素 27 手机软件开发方案的评价方法和标准 28 手机软件开发方案的经验总结 28 致谢31 参考文献 32 以上回答来自:
这里还有些资料，你看看项目实施阶段工程造价动态控制论文先对工程造价动态控制的研究范围进行了界定,提出了项目实施阶段工程造价动态控制的原理和工程造价动态控制的三个系统,即工程造价动态控制计划系统、监控系统和调整系统。在以后章节中深入三个系统具体分析其对工程造价的动态控制。在工程造价控制计划系统中,首先运用wbs的理论对单位工程进行了分解,为编制分部工程造价计划提供了理论依据。再分析我国现阶段工程造价计划编制方法的不足,提出wbs理论与进度相一致的工程造价计划编制方法。在工程造价监控系统中,通过调查已建工程的项目特征属性和工程造价的属性,运用模糊数学理论计算已建工程与拟建工程的相似度,确定出与拟建工程最为相似的工程,然后利用灰色系统中gm(1,1)模型根据已有项目信息对拟建项目的数据进行测算。再运用赢得值和控制图理论,构建工程造价监控赢得值—控制图模型,并计算模型的控制参数,确定模型监控准则,根据监控准则对工程项目造价进行实时监控。在工程造价的调整系统中,针对在监控系统中的偏差信息,先分析影响工程造价偏差的各种因素,通过问卷调查的方法分析每种影响因素的权重,对影响因素的权重排序,找出权重较大的影响因素制定相应的调整措施。最后利用工程实例,依据工程造价动态控制整体思路和控制原理,编制工程造价计划,预测拟建工程实际工程造价,然后利用造价控制模型分析在实际施工过程中的造价偏差,并针对每种偏差提出了具体的调整方法。通过实际案例论证了工程造价动态控制计划系统、监控系统和调整系统的科学性和实用性。工程造价的毕业论文在中国问道论文发表网很多的哦，之前我就找上面的老师帮忙指导的。相对于网上很多个人和小机构要好很多。
就是项目管理、工作分解结构的模板，制作好的固定模式，可以套用进行各种实际的应用
方法/步骤如下：
打开亿图图示软件，在新建预定义模板和例子中，选择“项目管理”图，双击模板开始绘图。
选择绘图需要的符号，进行自定义添加和使用
拖拽符号对图形进行排版和布局
在符号库里选中直线接线，拖拽链接线，并对连接线进行旋转90°直至与任务框垂直平行，此时再拖拽链接到任务框的链接点位置，使用连接线把项目之间的关系联系起来。
最后再加入直角连接线使主任务框与子任务框连接起来，后面的任务条添加也以此类推即可。
WBS：工作分解结构（Work Breakdown Structure）， 创建WBS是把项目工作按阶段可交付成果分解成较小的，更易于管理的组成部分的过程。
WBS是项目管理重要的专业术语之一。WBS的基本定义 ：以可交付成果为导向对项目要素进行的分组，它归纳和定义了项目的整个工作范围每下降一层代表对项目工作的更详细定义。无论在项目管理实践中，还是在PMP，IPMP考试中，
工作分解结构（WBS）都是最重要的内容之一。WBS总是处于计划过程的中心，也是制定进度计划、资源需求、成本预算、风险管理计划和采购计划等的重要基础。WBS同时也是控制项目变更的重要基础。项目范围是由WBS定义的，所以WBS也是一个项目的综合工具。
工作（work)--可以产生有形结果的工作任务；分解（breakdown)--是一种逐步细分和分类的层级结构；结构（structure)--按照一定的模式组织各部分。
检验WBS是否定义完全、项目的所有任务是否都被完全分解主要依据以下标准：
1. 每个任务的状态和完成情况是可以量化的。
2 .明确定义了每个任务的开始和结束。
3 .每个任务都有一个可交付成果。
4 .工期易于估算且在可接受期限内。
5 .容易估算成本。
6 .各项任务是独立的。
7. 各项任务能被描述的。
就是工程进度表的内容项
wbs工作分解结构图步骤如下：
1、打开亿图图示软件，在新建预定义模板和例子中，选择“项目管理”图，双击模板开始绘图。
2、选择绘图需要的符号，进行自定义添加和使用。
3、拖拽符号对图形进行排版和布局。
4、在符号库里选中直线接线，拖拽链接线，并对连接线进行旋转90°直至与任务框垂直平行，此时再拖拽链接到任务框的链接点位置，使用连接线把项目之间的关系联系起来。
5、最后再加入直角连接线使主任务框与子任务框连接起来，后面的任务条添加也以此类推即可。
工作分解结构（简称WBS）跟因数分解是一个原理，就是把一个项目，按一定的原则分解，项目分解成任务，任务再分解成一项项工作，再把一项项工作分配到每个人的日常活动中，直到分解不下去为止。即：项目→任务→工作→日常活动。
工作分解结构以可交付成果为导向，对项目要素进行的分组，它归纳和定义了项目的整个工作范围，每下降一层代表对项目工作的更详细定义。WBS总是处于计划过程的中心，也是制定进度计划、资源需求、成本预算、风险管理计划和采购计划等的重要基础。
奇异值分解定理：设A为m*n阶复矩阵，则存在m阶酉阵U和n阶酉阵V，使得：A = U*S*V’其中S=diag(σi,σ2,……,σr)，σi>0 (i=1,…,r)，r=rank(A)。推论：设A为m*n阶实矩阵，则存在m阶正交阵U和n阶正交阵V，使得A = U*S*V’其中S=diag(σi,σ2,……,σr)，σi>0 (i=1,…,r)，r=rank(A)。说明：1、 奇异值分解非常有用，对于矩阵A(m*n)，存在U(m*m)，V(n*n)，S(m*n)，满足A = U*S*V’。U和V中分别是A的奇异向量，而S是A的奇异值。AA'的正交单位特征向量组成U，特征值组成S'S，A'A的正交单位特征向量组成V，特征值（与AA'相同）组成SS'。因此，奇异值分解和特征值问题紧密联系。2、 奇异值分解提供了一些关于A的信息，例如非零奇异值的数目（S的阶数）和A的秩相同，一旦秩r确定，那么U的前r列构成了A的列向量空间的正交基。matlab奇异值分解函数 svd格式 s = svd (A) %返回矩阵A的奇异值向量[U,S,V] = svd(A) %返回一个与A同大小的对角矩阵S，两个酉矩阵U和V，且满足= U*S*V'。若A为m×n阵，则U为m×m阵，V为n×n阵。奇异值在S的对角线上，非负且按降序排列[U1,S1,V1]=svd(X,0) %产生A的“经济型”分解，只计算出矩阵U的前n列和n×n阶的S。说明：1.“经济型”分解节省存储空间。2. U*S*V'＝U1*S1*V1'。2 矩阵近似值奇异值分解在统计中的主要应用为主成分分析（PCA），它是一种数据分析方法，用来找出大量数据中所隐含的“模式”，它可以用在模式识别，数据压缩等方面。PCA算法的作用是把数据集映射到低维空间中去。数据集的特征值（在SVD中用奇异值表征）按照重要性排列，降维的过程就是舍弃不重要的特征向量的过程，而剩下的特征向量张成空间为降维后的空间。3 应用在很长时间内，奇异值分解都无法并行处理。（虽然 Google 早就有了MapReduce 等并行计算的工具，但是由于奇异值分解很难拆成不相关子运算，即使在 Google 内部以前也无法利用并行计算的优势来分解矩阵。）最近，Google 中国的张智威博士和几个中国的工程师及实习生已经实现了奇异值分解的并行算法，这是 Google中国对世界的一个贡献。
姓名：刘保阔 学号： 转自： 【嵌牛导读】 奇异值分解（Singular Value Decomposition）是 矩阵论 中一种重要的 矩阵 分解，奇异值分解则是 特征 分解在任意矩阵上的推广。在 信号处理 、 统计学 等领域有重要应用。 【嵌牛正文】 一、奇异值与特征值基础知识： 特征值分解和奇异值分解在机器学习领域都是属于满地可见的方法。两者有着很紧密的关系，我在接下来会谈到，特征值分解和奇异值分解的目的都是一样，就是提取出一个矩阵最重要的特征。先谈谈特征值分解吧： 1）特征值： 如果说一个向量v是方阵A的特征向量，将一定可以表示成下面的形式： 这时候λ就被称为特征向量v对应的特征值，一个矩阵的一组特征向量是一组正交向量。特征值分解是将一个矩阵分解成下面的形式： 其中Q是这个矩阵A的特征向量组成的矩阵，Σ是一个对角阵，每一个对角线上的元素就是一个特征值。我这里引用了一些参考文献中的内容来说明一下。首先，要明确的是，一个矩阵其实就是一个线性变换，因为一个矩阵乘以一个向量后得到的向量，其实就相当于将这个向量进行了线性变换。比如说下面的一个矩阵： 它其实对应的线性变换是下面的形式： 因为这个矩阵M乘以一个向量(x,y)的结果是： 上面的矩阵是对称的，所以这个变换是一个对x，y轴的方向一个拉伸变换（每一个对角线上的元素将会对一个维度进行拉伸变换，当值>1时，是拉长，当值<1时时缩短），当矩阵不是对称的时候，假如说矩阵是下面的样子： 它所描述的变换是下面的样子： 这其实是在平面上对一个轴进行的拉伸变换（如蓝色的箭头所示），在图中，蓝色的箭头是一个最主要的变化方向（变化方向可能有不止一个），如果我们想要描述好一个变换，那我们就描述好这个变换主要的变化方向就好了。反过头来看看之前特征值分解的式子，分解得到的Σ矩阵是一个对角阵，里面的特征值是由大到小排列的，这些特征值所对应的特征向量就是描述这个矩阵变化方向（从主要的变化到次要的变化排列）。 当矩阵是高维的情况下，那么这个矩阵就是高维空间下的一个线性变换，这个线性变化可能没法通过图片来表示，但是可以想象，这个变换也同样有很多的变换方向，我们通过特征值分解得到的前N个特征向量，那么就对应了这个矩阵最主要的N个变化方向。我们利用这前N个变化方向，就可以近似这个矩阵（变换）。也就是之前说的：提取这个矩阵最重要的特征。总结一下，特征值分解可以得到特征值与特征向量，特征值表示的是这个特征到底有多重要，而特征向量表示这个特征是什么，可以将每一个特征向量理解为一个线性的子空间，我们可以利用这些线性的子空间干很多的事情。不过，特征值分解也有很多的局限，比如说变换的矩阵必须是方阵。 2）奇异值： 下面谈谈奇异值分解。特征值分解是一个提取矩阵特征很不错的方法，但是它只是对方阵而言的，在现实的世界中，我们看到的大部分矩阵都不是方阵，比如说有N个学生，每个学生有M科成绩，这样形成的一个N * M的矩阵就不可能是方阵，我们怎样才能描述这样普通的矩阵呢的重要特征呢？奇异值分解可以用来干这个事情，奇异值分解是一个能适用于任意的矩阵的一种分解的方法： 假设A是一个N * M的矩阵，那么得到的U是一个N * N的方阵（里面的向量是正交的，U里面的向量称为左奇异向量），Σ是一个N * M的矩阵（除了对角线的元素都是0，对角线上的元素称为奇异值），V’(V的转置)是一个N * N的矩阵，里面的向量也是正交的，V里面的向量称为右奇异向量），从图片来反映几个相乘的矩阵的大小可得下面的图片 那么奇异值和特征值是怎么对应起来的呢？首先，我们将一个矩阵A的转置 * A，将会得到一个方阵，我们用这个方阵求特征值可以得到：这里得到的v，就是我们上面的右奇异向量。此外我们还可以得到： 这里的σ就是上面说的奇异值，u就是上面说的左奇异向量。奇异值σ跟特征值类似，在矩阵Σ中也是从大到小排列，而且σ的减少特别的快，在很多情况下，前10%甚至1%的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的99%以上了。也就是说，我们也可以用前r大的奇异值来近似描述矩阵，这里定义一下部分奇异值分解： r是一个远小于m、n的数，这样矩阵的乘法看起来像是下面的样子： 右边的三个矩阵相乘的结果将会是一个接近于A的矩阵，在这儿，r越接近于n，则相乘的结果越接近于A。而这三个矩阵的面积之和（在存储观点来说，矩阵面积越小，存储量就越小）要远远小于原始的矩阵A，我们如果想要压缩空间来表示原矩阵A，我们存下这里的三个矩阵：U、Σ、V就好了。 二、奇异值的计算： 奇异值的计算是一个难题，是一个O(N^3)的算法。在单机的情况下当然是没问题的，matlab在一秒钟内就可以算出1000 * 1000的矩阵的所有奇异值，但是当矩阵的规模增长的时候，计算的复杂度呈3次方增长，就需要并行计算参与了。Google的吴军老师在数学之美系列谈到SVD的时候，说起Google实现了SVD的并行化算法，说这是对人类的一个贡献，但是也没有给出具体的计算规模，也没有给出太多有价值的信息。 其实SVD还是可以用并行的方式去实现的，在解大规模的矩阵的时候，一般使用迭代的方法，当矩阵的规模很大（比如说上亿）的时候，迭代的次数也可能会上亿次，如果使用Map-Reduce框架去解，则每次Map-Reduce完成的时候，都会涉及到写文件、读文件的操作。个人猜测Google云计算体系中除了Map-Reduce以外应该还有类似于MPI的计算模型，也就是节点之间是保持通信，数据是常驻在内存中的，这种计算模型比Map-Reduce在解决迭代次数非常多的时候，要快了很多倍。 Lanczos迭代 就是一种解对称方阵部分特征值的方法（之前谈到了，解A’* A得到的对称方阵的特征值就是解A的右奇异向量），是将一个对称的方程化为一个三对角矩阵再进行求解。按网上的一些文献来看，Google应该是用这种方法去做的奇异值分解的。请见Wikipedia上面的一些引用的论文，如果理解了那些论文，也“几乎”可以做出一个SVD了。 由于奇异值的计算是一个很枯燥，纯数学的过程，而且前人的研究成果（论文中）几乎已经把整个程序的流程图给出来了。更多的关于奇异值计算的部分，将在后面的参考文献中给出，这里不再深入，我还是focus在奇异值的应用中去。 三、奇异值与主成分分析（PCA）： 主成分分析在上一节里面也讲了一些，这里主要谈谈如何用SVD去解PCA的问题。PCA的问题其实是一个基的变换，使得变换后的数据有着最大的方差。方差的大小描述的是一个变量的信息量，我们在讲一个东西的稳定性的时候，往往说要减小方差，如果一个模型的方差很大，那就说明模型不稳定了。但是对于我们用于机器学习的数据（主要是训练数据），方差大才有意义，不然输入的数据都是同一个点，那方差就为0了，这样输入的多个数据就等同于一个数据了。以下面这张图为例子： 这个假设是一个摄像机采集一个物体运动得到的图片，上面的点表示物体运动的位置，假如我们想要用一条直线去拟合这些点，那我们会选择什么方向的线呢？当然是图上标有signal的那条线。如果我们把这些点单纯的投影到x轴或者y轴上，最后在x轴与y轴上得到的方差是相似的（因为这些点的趋势是在45度左右的方向，所以投影到x轴或者y轴上都是类似的），如果我们使用原来的xy坐标系去看这些点，容易看不出来这些点真正的方向是什么。但是如果我们进行坐标系的变化，横轴变成了signal的方向，纵轴变成了noise的方向，则就很容易发现什么方向的方差大，什么方向的方差小了。 一般来说，方差大的方向是信号的方向，方差小的方向是噪声的方向，我们在数据挖掘中或者数字信号处理中，往往要提高信号与噪声的比例，也就是信噪比。对上图来说，如果我们只保留signal方向的数据，也可以对原数据进行不错的近似了。 PCA的全部工作简单点说，就是对原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴，第一个轴是使得方差最大的，第二个轴是在与第一个轴正交的平面中使得方差最大的，第三个轴是在与第1、2个轴正交的平面中方差最大的，这样假设在N维空间中，我们可以找到N个这样的坐标轴，我们取前r个去近似这个空间，这样就从一个N维的空间压缩到r维的空间了，但是我们选择的r个坐标轴能够使得空间的压缩使得数据的损失最小。 还是假设我们矩阵每一行表示一个样本，每一列表示一个feature，用矩阵的语言来表示，将一个m * n的矩阵A的进行坐标轴的变化，P就是一个变换的矩阵从一个N维的空间变换到另一个N维的空间，在空间中就会进行一些类似于旋转、拉伸的变化。 而将一个m * n的矩阵A变换成一个m * r的矩阵，这样就会使得本来有n个feature的，变成了有r个feature了（r < n)，这r个其实就是对n个feature的一种提炼，我们就把这个称为feature的压缩。用数学语言表示就是： 但是这个怎么和SVD扯上关系呢？之前谈到，SVD得出的奇异向量也是从奇异值由大到小排列的，按PCA的观点来看，就是方差最大的坐标轴就是第一个奇异向量，方差次大的坐标轴就是第二个奇异向量…我们回忆一下之前得到的SVD式子： 在矩阵的两边同时乘上一个矩阵V，由于V是一个正交的矩阵，所以V转置乘以V得到单位阵I，所以可以化成后面的式子 将后面的式子与A * P那个m * n的矩阵变换为m * r的矩阵的式子对照看看，在这里，其实V就是P，也就是一个变化的向量。这里是将一个m * n 的矩阵压缩到一个m * r的矩阵，也就是对列进行压缩，如果我们想对行进行压缩（在PCA的观点下，对行进行压缩可以理解为，将一些相似的sample合并在一起，或者将一些没有太大价值的sample去掉）怎么办呢？同样我们写出一个通用的行压缩例子： 这样就从一个m行的矩阵压缩到一个r行的矩阵了，对SVD来说也是一样的，我们对SVD分解的式子两边乘以U的转置U' 这样我们就得到了对行进行压缩的式子。可以看出，其实PCA几乎可以说是对SVD的一个包装，如果我们实现了SVD，那也就实现了PCA了，而且更好的地方是，有了SVD，我们就可以得到两个方向的PCA，如果我们对A’A进行特征值的分解，只能得到一个方向的PCA。 四、奇异值与潜在语义索引LSI： 潜在语义索引（Latent Semantic Indexing）与PCA不太一样，至少不是实现了SVD就可以直接用的，不过LSI也是一个严重依赖于SVD的算法，之前吴军老师在 矩阵计算与文本处理中的分类问题 中谈到： “三个矩阵有非常清楚的物理含义。第一个矩阵X中的每一行表示意思相关的一类词，其中的每个非零元素表示这类词中每个词的重要性（或者说相关性），数值越大越相关。最后一个矩阵Y中的每一列表示同一主题一类文章，其中每个元素表示这类文章中每篇文章的相关性。中间的矩阵则表示类词和文章雷之间的相关性。因此，我们只要对关联矩阵A进行一次奇异值分解，w 我们就可以同时完成了近义词分类和文章的分类。（同时得到每类文章和每类词的相关性）。” 上面这段话可能不太容易理解，不过这就是LSI的精髓内容，我下面举一个例子来说明一下，下面的例子来自LSA tutorial，具体的网址我将在最后的引用中给出： 这就是一个矩阵，不过不太一样的是，这里的一行表示一个词在哪些title中出现了（一行就是之前说的一维feature），一列表示一个title中有哪些词，（这个矩阵其实是我们之前说的那种一行是一个sample的形式的一种转置，这个会使得我们的左右奇异向量的意义产生变化，但是不会影响我们计算的过程）。比如说T1这个title中就有guide、investing、market、stock四个词，各出现了一次，我们将这个矩阵进行SVD，得到下面的矩阵： 左奇异向量表示词的一些特性，右奇异向量表示文档的一些特性，中间的奇异值矩阵表示左奇异向量的一行与右奇异向量的一列的重要程序，数字越大越重要。 继续看这个矩阵还可以发现一些有意思的东西，首先，左奇异向量的第一列表示每一个词的出现频繁程度，虽然不是线性的，但是可以认为是一个大概的描述，比如book是对应文档中出现的2次，investing是对应了文档中出现了9次，rich是对应文档中出现了3次； 其次，右奇异向量中一的第一行表示每一篇文档中的出现词的个数的近似，比如说，T6是，出现了5个词，T2是，出现了2个词。 然后我们反过头来看，我们可以将左奇异向量和右奇异向量都取后2维（之前是3维的矩阵），投影到一个平面上，可以得到： 在图上，每一个红色的点，都表示一个词，每一个蓝色的点，都表示一篇文档，这样我们可以对这些词和文档进行聚类，比如说stock 和 market可以放在一类，因为他们老是出现在一起，real和estate可以放在一类，dads，guide这种词就看起来有点孤立了，我们就不对他们进行合并了。按这样聚类出现的效果，可以提取文档集合中的近义词，这样当用户检索文档的时候，是用语义级别（近义词集合）去检索了，而不是之前的词的级别。这样一减少我们的检索、存储量，因为这样压缩的文档集合和PCA是异曲同工的，二可以提高我们的用户体验，用户输入一个词，我们可以在这个词的近义词的集合中去找，这是传统的索引无法做到的。
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按照国家教育部最新规定，论文不过，延期毕业的期限是三年，过了三年就无法毕业。
正常来说，本科最长为6年，但是根据学生本人情况或是教授出具的证明，可以适当延长时间；硕士阶段正常为2年，最长可以延期至5年；博士正常为3年，最长可以延期至8年。
按照教育部《普通高等学校学生管理规定》，本科大学生一般是4年到8年内修够学时、合乎国家开放大学大学毕业标准即准许大学毕业。硕士研究生学籍一般是3年到6年，学生若在学校规定的学习年限内未完成学业，学校可予退学处理。但是各个院校对研究生具体修业年限的规定又有所不同，学生必须要以学校官网上的《学籍管理细则》为准。
虽然可以延期毕业，但是学费方面学校可是一分不差必须交齐，这也是休学和延期毕业的本质区别。休学是完全的不去学校、不交学费，让学校保留学籍，而延期毕业则是必须要上课，并且如数缴纳学费，学校才会保留学籍，这一点大家一定要弄清，否则因为自己的懒惰导致自己延期毕业，那可真是得不偿失了。
可以的，就是成绩会降级的
一般来说，论文不过延期毕业需要额外花费几个月甚至半年的时间，具体时长取决于学校对延毕的规定和要求，以及个人的实际情况。
1.延毕的定义和原因：
延毕是指由于各种原因无法在规定的期限内完成毕业论文等学业任务而经过学校批准、延长毕业期限一段时间的举措。延毕的原因可能包括生病、家庭原因、个人创业或就业等。
2.学校规定和要求
不同学校对于延毕的规定和要求可能存在一些差异，例如部分学校可能要求延毕申请必须在规定的时间内提交，并进行审核和批准；还有些学校可能要求延毕期间必须参加社会实践或者进行相关的学术研究等。
3.延毕所需的时间：
涉及延毕所需的时间主要取决于个人的实际情况和所选专业，但通常需要花费几个月的时间撰写论文或者其它学术作品，同时也需要完成学校要求的实践或研究任务等。
4.延毕的影响：
延毕对于个人的职业发展和学习计划都可能带来影响，因为延毕会延长毕业时间，这可能会影响到个人就业计划和求职结果。同时还可能需要承担额外的学费和相关的延毕费用等。
综上所述，虽然论文不过需要延期毕业，但是我们应该积极面对并采取合适的措施来尽早完成学业任务。如果真的需要延毕，我们也应该按照学校规定和要求，尽快申请并进行相应的延毕过程，以保证个人学业的顺利完成。
最好在开始研究生活或实习的早期计划之间开始研究项目，以便在需要时有足够的时间来完成。在延迟毕业之后，个人也应该努力掌握好自己的职业发展，如多参加实践活动、参加培训，尽量提升自己竞争力。此外，还应该做好充分的心理准备，积极面对问题，尽力减小延毕对个人未来职业发展的影响。
向学校提交答辩延期的申请，说明原因就成，或者第一次答辩无故不去，直接参加二辩，有一次通过就行，我就是二辩通过的。
华威大学经济学研究生在国内认可度很高，好就业。华威大学在世界商学院中稳居前列。其中华威大学作为英国顶尖名校，qs排行榜中位列62名，并且华为商学院2017年的金融硕士项目甚至超过牛津大学，成为全英第1，并位列世界第9。并且因国内招聘企业和机构大多名校情结比较深，对QS排行榜的排名认可也比较高，也是国内和全球各国的招聘的Target school，华威毕业的学子大多在国内外的名企担任重要职位，前途远大，深受国内重要的券商、金融机构和大企业的欢迎。身为英国名门大学之一，华威大学在全英大学教学研究评估中长年名列前茅，其中不少学科更居全英大学前三强之列，包括经济学、国际关系与计算机科学等。【点击测试我能申请哪所国外大学】想要了解更多关于华威大学的相关信息，推荐选择唯寻国际教育。唯寻国际教育为了帮助有志于申请海外院校的学子们评估自身的学术水平和强项短板，成立了唯寻杯这一学术测试。还特设奖学金及学术科研项目作为奖励，让更多学子有机与志同道合的小伙伴冲击梦校，共同成长！【点击测试我能申请哪所国外大学】
你需要直接去学校确认，理论上很多学校都不需要你再提供雅思成绩如果你是拿英国的degree.但也有少数对语言要求很高的科系会需要。你最好发邮件或者打电话去admission office确认一下。
华威大学综合实力是全球百强名校，而学科实力方面，在全球四大排行榜上包括. News、软科等经济学排名中，又被列为世界前30 。求职时，这些都会给毕业生带来比较优势。如果个人对岗位期望合理，找到一份相对不错的工作应该是没问题的。但若想进入国内顶尖层次的岗位，也会面对激烈的就业竞争，难说容易二字。
华威商学院
wbs是英国华威商学院。华威商学院(Warwick Business School，简称WBS)创立于1967年，隶属于英国著名高等学府华威大学，是欧洲最顶尖的商学院之一，也是英国最早获得世界三大管理教育评估机构(AACSB、AMBA和EQUIS)共同认证的商学院。
学院提供本科、硕士、博士学位课程及非学位培训，同时设有全日制MBA、EMBA和远程MBA项目。学院位于考文垂市与华威郡交界的华威大学主校区内，同时在伦敦最高建筑碎片大厦设有校区。
英国华威商学院下设九个学术科系，主要包括:会计系(Accounting)、行为科学系(Behavioural Science)、创业创新系(Entrepreneurship & Innovation)、金融系(Finance)、信息系统管理系（Information Systems & Management)、营销系
(Marketing)、运筹与运营管理系(Operations)、组织与人力资源管理系（Organization & HRM)、战略与国际商务系〈Strategy& /nternational Business)，并设立以下研究中心:中西部应用健康研究中心(Applied Health Research Centre West Midlands) .
企业研究中心(The Enterprise Research Centre)、就业研究中心(Institute of Employment Research)、创新、知识与组织网络研究中心(Innovation，Knowledge & Organisational Networks Research Unit)、吉尔摩金融科技中心(Gillmore Centre for FinancialTechnology)。