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          非關鍵路徑的總時差和自由時差

          非關鍵路徑的總時差和自由時差

          1.

          引言

          在項目管理中,我們經常需要對項目進度進行分析和控制。關鍵路徑方法

          ?Path?Method

          ,簡稱

          CPM

          )是一種常用的工具,用于確定項目中的關鍵

          路徑以及項目完成所需的最短時間。然而,除了關鍵路徑之外,還存在著非關鍵路

          徑。非關鍵路徑上的活動可以具有一定的靈活性,在不影響整體進度的情況下進行

          調整。本文將介紹非關鍵路徑的總時差和自由時差這兩個概念,并探討它們在項目

          管理中的應用。

          2.

          非關鍵路徑

          在一個項目網絡圖中,關鍵路徑是指連接起始節點和結束節點,并且總時差為零的

          建寧縣有房產證可以上小學嗎_虛活動算關鍵路徑嗎_關鍵路徑上可以有虛假活動

          一條或多條路徑。換句話說,如果一個活動延遲了,那么整個項目都會延遲。與之

          相對應的是非關鍵路徑,它指的是從起始節點到結束節點上除了關鍵路徑以外所有

          其他可能路徑。

          非關鍵路徑上的活動并不會對整體進度產生直接影響。這意味著這些活動可以具有

          一定的彈性,可以在不影響整體進度要求下進行調整。因此,在資源有限或者突發

          情況下,項目經理可以優先考慮調整非關鍵路徑上的活動,以保證項目按時完成。

          3.

          總時差

          總時差是指一個活動的最早開始時間與最晚開始時間之差,或者最早結束時間與最

          晚結束時間之差。總時差可以用來衡量活動的彈性,即該活動可以延遲的時間。

          在項目網絡圖中,每個活動都有一個最早開始時間(

          ES

          )和一個最晚開始時間

          LS

          虛活動算關鍵路徑嗎_關鍵路徑上可以有虛假活動_建寧縣有房產證可以上小學嗎

          ),以及一個最早結束時間(

          EF

          )和一個最晚結束時間(

          LF

          )。根據這些時間,

          可以計算出每個活動的總時差。如果一個活動的總時差為零,則該活動在關鍵路徑

          上;如果總時差大于零,則該活動在非關鍵路徑上。

          通過計算每個非關鍵路徑上所有活動的總時差,并將其累加起來,就可以得到非關

          鍵路徑的總時差??倳r差越大,說明該非關鍵路徑上的活動越靈活,可以承受更多

          的延遲而不影響整體進度。

          4.

          自由時差

          自由時差是指一個活動可以延遲的時間,而不會對后續活動產生影響。換句話說,

          自由時差是指在不改變整體進度要求下,某個非關鍵路徑上的活動可以推遲開始的

          時間。

          在離線服務器上創建深度學習虛擬環境

          在離線服務器上創建深度學習虛擬環境

          前言:

          適用范圍:

          一、安裝虛擬機

          虛擬機安裝過程可以參考這篇文章vmware虛擬機安裝Ubuntu全過程

          如果覺得虛擬機比較麻煩,那么大佬可以直接使用平臺下的Linux子系統安裝,本文以虛擬機為例。

          1.虛擬機軟件和Ubuntu下載鏈接

          VMware 虛擬機的鏈接阿里云盤下載和.04的下載鏈接

          2.注意事項

          1安裝的第16步中,“虛擬化CPU性能計數器”可以不選,選了后續可能會出bug。

          在這里插入圖片描述

          2安裝完成后系統界面過小如何解決:

          第1步:安裝開源軟件  sudo apt-get install open-vm-tools
          第2步:第二步 :  sudo apt-get install open-vm*   ,安裝后直接打開全屏即可。
          若屏幕沒有改變則重啟一下即可。
          

          3換源:換成國內源

          第1步:vim /etc/apt/sources.list
          第2步:在文本中添加下面的源鏈接
          

          deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty main restricted universe multiverse
          deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-security main restricted universe multiverse
          deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-updates main restricted universe multiverse
          deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-proposed main restricted universe multiverse
          deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-backports main restricted universe multiverse
          deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty main restricted universe multiverse
          deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-security main restricted universe multiverse
          deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-updates main restricted universe multiverse
          deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-proposed main restricted universe multiverse
          deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-backports main restricted universe multiverse
          

          第3步:apt-get update
          

          以上為虛擬機Linux安裝部分,遇到問題百度解決。

          二、Linux平臺下虛擬環境配置 1. 安裝

          第一步:首先在指定目錄下下載的Linux版本,在該網頁鏈接中尋找自己所需的版本,終端如下:

          #注釋:這是下載Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh版本的舉例
          wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
          

          第二步:安裝

          Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
          

          第三步:檢查是否安裝好

          1. 打開終端輸入:sudo gedit ~/.bashrc 
          2. 在打開的文檔中輸入:export PATH="/home/peng/anaconda3/bin:$PATH" 
          (上面的路徑是自己的Anaconda裝的路徑,每個人不同,根據自己的環境情況進行比劃)
          3. 輸入:source ~/.bashrc,令配置生效
          4. 查看版本:conda --version
          5. 輸入python3,發現是Anaconda安裝的版本
          

          第四步:換源

          在命令行中輸入

          pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
          pip config set global.index-url http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
          pip config set global.index-url http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 
          conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
          conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
          conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
          conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
          conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
          conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
          conda config --set show_channel_urls yes
          conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
          conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
          conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
          conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
          conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
          conda config --set show_channel_urls yes
          

          2. 配置自己所需的深度學習環境

          第一步:創建虛擬環境,提供兩個方法:

          為自己定義的虛擬環境的名稱

          # 方法一:克隆一個環境 (優點是操作速度快,缺點是占用存儲大)
          conda create -n env_name  --clone base
          # 方法二:重新創建一個新環境(優點是占用存儲小,缺點是需要手動裝所需的第三方庫,python版本自己指定)
          conda create -n env_name python=3.8 
          # 激活環境:
          conda activate env_name
          

          第二步:安裝所需要的庫

          備注:對于深度學習類的第三方庫,不推薦直接conda install 或者pip install ,因為大概率會下到 cpu 版本的 torch,所以要先下載好whl文件進行下載,比如torch各個版本的下載界面torch各個版本的下載界面

          # 下載好文件后
          pip install torch-1.7.1+cu110-cp38-cp38m-linux_x86_64.whl 
          pip install torchvision-0.8.1+cu110-cp38-cp38m-linux_x86_64.whl
          

          第三步:測試安裝情況

          python
          >>> import torch
          >>> torch.cuda.is_available()
          True  
          

          3. 打包虛擬環境傳送到服務器

          第一步:然后將/envs/ 進行打包

          tar -cvf env_name.tar env_name/           #壓縮虛擬環境
          

          第二步:使用U盤或者ssh將壓縮后的文件傳輸到服務器

          第三步:將壓縮包復制到服務器上的/envs目錄下,然后在這個目錄下打開終端輸入:

          tar -xvf env_name.tar  # 解壓
          

          第四步:在服務器上添加深度學習環境到環境列表,最后在目標計算機修改conda的環境配置文件 ~/.conda/.txt在尾部添加拷貝的環境目錄

          終端輸入:vim ~/.conda/envirement.txt
          

          輸入的內容如下:

          # 結合服務器的實際情況填寫
          /home/peng/anaconda3                   
          /home/peng/anaconda3/envs/env_name
          

          第五部:使用conda env list檢查環境是否創建成功,使用conda 激活環境后可通過具體程序測試具體程序包是否安裝成功

          三、使用Pycharm遠程連接服務器

          不在贅述,網上的教程比較多,推薦這一篇《pycharm遠程連接服務器完整教程》

          四、附贈:常用的conda虛擬環境相關命令

          #創建虛擬環境
          conda create -n your_env_name python=X.X(3.6、3.7等)
           
          #激活虛擬環境
          source activate your_env_name(虛擬環境名稱)
           
          #退出虛擬環境
          source deactivate your_env_name(虛擬環境名稱)
           
          #刪除虛擬環境
          conda remove -n your_env_name(虛擬環境名稱) --all
           
          #查看安裝了哪些包
          conda list
           
          #安裝包
          conda install package_name(包名)
          conda install scrapy==1.3 # 安裝指定版本的包
          conda install -n 環境名 包名 # 在conda指定的某個環境中安裝包
           
          #查看當前存在哪些虛擬環境
          conda env list 
          #或 
          conda info -e
          #或
          conda info --envs
           
          #檢查更新當前conda
          conda update conda
           
          #更新anaconda
          conda update anaconda
           
          #更新所有庫
          conda update --all
           
          #更新python
          conda update python
          

          參考博客 離線搭建深度學習環境ubuntu系統離線搭建深度學習環境2020-11-02-Ubuntu 20.04安裝-卸載-筆記pycharm遠程連接服務器完整教程vmware虛擬機安裝Ubuntu全過程


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