第五章建模及BEI编码技术演练
编码与测试计划
测试计划对编码的指导作用
明确测ห้องสมุดไป่ตู้目标
测试计划中明确的测试目标和预期结果，有 助于编码阶段理解和实现相应的功能。
指导测试用例设计
根据测试计划中的测试范围和重点，编码过程中可 以针对性地设计和实现相应的功能模块。
促进代码质量提升
测试计划中的测试标准和要求，可以促使编 码阶段注重代码质量，减少潜在的缺陷和问 题。
编码与测试计划
汇报人：可编辑 2024-01-03
目录
• 编码概述 • 测试计划概述 • 编码与测试计划的关联 • 编码与测试计划的实践案例 • 编码与测试计划的未来发展
01
编码概述
编码的定义与重要性
编码的定义
编码是将需求转化为计算机可理解的 语言的过程，是软件开发的关键环节 之一。
编码的重要性
05
编码与测试计划的未来发展
新技术在编码与测试计划中的应用
自动化测试工具
随着人工智能和机器学习技术的进步，自动化测试工具将更加智能 、高效，能够自动识别和修复软件缺陷。
持续集成与持续测试
通过自动化工具实现代码提交后的即时编译、测试和部署，提高软 件质量和交付速度。
容器化和微服务
容器化和微服务架构将使测试环境更加灵活、可扩展，提高测试效 率。
03
编码与测试计划的关联
编码对测试计划的影响
需求明确性
编码过程中对需求的理解和实现 ，直接影响测试计划的制定，包 括测试范围、重点和测试用例的 设计。
风险评估
编码过程中遇到的问题和难点， 可以为测试计划提供风险评估的 依据，提前准备相应的测试策略 。
测试复杂度
编码实现的复杂度，可能增加测 试的难度和测试用例的数量，需 要相应调整测试计划。
信息论与编码技术》实验教案
信息论与编码技术实验教案第一章：信息论基础1.1 信息的概念与度量介绍信息的基本概念，信息源的随机性，信息的不确定性。
讲解信息的度量方法，如香农熵、相对熵等。
1.2 信道模型与容量介绍信道的概念，信道的传输特性，信道的噪声模型。
讲解信道的容量及其计算方法，如单符号信道、多符号信道等。
第二章：信源编码与压缩2.1 信源编码的基本概念介绍信源编码的定义、目的和方法。
讲解信源编码的基本原理，如冗余度、平均冗余度等。
2.2 压缩算法与性能评价介绍无损压缩算法，如霍夫曼编码、算术编码等。
讲解有损压缩算法，如JPEG、MP3等。
分析各种压缩算法的性能评价指标，如压缩比、重建误差等。
第三章：信道编码与错误控制3.1 信道编码的基本概念介绍信道编码的定义、目的和方法。
讲解信道编码的基本原理，如纠错码、检错码等。
3.2 常见信道编码技术介绍常用的信道编码技术，如卷积码、汉明码、奇偶校验等。
分析各种信道编码技术的性能，如误码率、编码效率等。
第四章：数字基带传输4.1 数字基带信号与基带传输介绍数字基带信号的概念，数字基带信号的传输特性。
讲解数字基带信号的传输方法，如无编码调制、编码调制等。
4.2 基带传输系统的性能分析分析基带传输系统的性能指标，如误码率、传输速率等。
讲解基带传输系统的优化方法，如滤波器设计、信号调制等。
第五章：信号检测与接收5.1 信号检测的基本概念介绍信号检测的定义、目的和方法。
讲解信号检测的基本原理，如最大后验概率准则、贝叶斯准则等。
5.2 信号接收与性能分析分析信号接收的方法，如同步接收、异步接收等。
讲解信号接收性能的评价指标，如信噪比、误码率等。
第六章：卷积编码与Viterbi算法6.1 卷积编码的基本原理介绍卷积编码的定义、结构及其多项式。
讲解卷积编码的编码过程，包括初始状态、状态转移和输出计算。
6.2 Viterbi算法及其应用介绍Viterbi算法的原理，算法的基本步骤和性能。
讲解Viterbi算法在卷积编码解码中的应用，包括路径度量和状态估计。
编码仿真实验报告(3篇)
第1篇实验名称：基于仿真平台的编码算法性能评估实验日期：2023年4月10日实验地点：计算机实验室实验目的：1. 了解编码算法的基本原理和应用场景。
2. 通过仿真实验，评估不同编码算法的性能。
3. 分析编码算法在实际应用中的优缺点。
实验环境：1. 操作系统：Windows 102. 编译器：Visual Studio 20193. 仿真平台：MATLAB 2020a4. 编码算法：Huffman编码、算术编码、游程编码实验内容：1. 编写Huffman编码算法，实现字符序列的编码和解码。
2. 编写算术编码算法，实现字符序列的编码和解码。
3. 编写游程编码算法，实现字符序列的编码和解码。
4. 在仿真平台上，分别对三种编码算法进行性能评估。
实验步骤：1. 设计Huffman编码算法，包括构建哈夫曼树、编码和解码过程。
2. 设计算术编码算法，包括编码和解码过程。
3. 设计游程编码算法，包括编码和解码过程。
4. 编写仿真实验代码，对三种编码算法进行性能评估。
5. 分析实验结果，总结不同编码算法的优缺点。
实验结果及分析：一、Huffman编码算法1. 编码过程：- 对字符序列进行统计，计算每个字符出现的频率。
- 根据频率构建哈夫曼树，叶子节点代表字符，分支代表编码。
- 根据哈夫曼树生成编码，频率越高的字符编码越短。
2. 解码过程：- 根据编码，从哈夫曼树的根节点开始，沿着编码序列遍历树。
- 当遍历到叶子节点时，输出对应的字符。
3. 性能评估：- 编码长度：Huffman编码的平均编码长度最短，编码效率较高。
- 编码时间：Huffman编码算法的编码时间较长，尤其是在构建哈夫曼树的过程中。
二、算术编码算法1. 编码过程：- 对字符序列进行统计，计算每个字符出现的频率。
- 根据频率，将字符序列映射到0到1之间的实数。
- 根据映射结果，将实数序列编码为二进制序列。
2. 解码过程：- 对编码的二进制序列进行解码，得到实数序列。
BEI构建胜任特征模型
BEI构建胜任特征模型1、原则确定胜任素质的过程需要遵循两条基本原则。
1）能否显著地区分工作业绩，是判断一项胜任素质的唯一标准。
也就是说，在实际工作中，表现优秀与表现一般的员工必须在所确认的胜任素质上有明显的，可以客观衡量的差别。
2）判断一项胜任素质能否区分工作业绩必须以客观数据为依据。
2、工具“行为事件访谈法”（Bevaivoral Event Interview, 简称BEI），是一种开放式的行为回顾式探索技术，是揭示胜任特征的主要工具。
这是一种结合Flanagan关键事例法（Critical Incident Technique，简称CIT）与主题统觉测验（Thematic Apperception Test，简称TAT）的访谈方式，主要的过程是请受访者回忆过去半年（或一年）他在工作上最感到具有成就感（或挫折感）的关键事例，其中包括：（1）情境的描述；（2）有哪些人参与；（3）实际采取了哪些行为；（4）个人有何感觉，以及（5）结果如何，亦即受试者必须回忆并陈述一个完整的故事。
在具体访谈过程中，需要被访谈者列出他们在管理工作中遇到的关键情境，包括正面结果和负面结果各3项。
访谈约需3个小时，需收集3至6个行为事件的完整、详细的信息。
因此，访谈者必须经过严格的培训，一般不少于10个工作日3、McBer胜任特征构建流程图（图无法显示，请到“管理工具”查看。
）McBer咨询公司认为胜任特征构建的最重要的一步是明确所研究的工作/岗位，应采取何种绩效衡量方法或标准对优秀绩效与一般绩效进行定义。
显然，理想的标准是用产出进行测量的各种“硬性指标”。
构建了胜任特征模型的公司可以极方便地实施能力管理，以胜任特征作为招聘、选拔、培训、薪酬激励的标准，着眼于提高个人、团队及组织绩效。
competency模型建立方案的选择因企业的目的、规模、资源等条件的区别而有所不同，如大型、业务多元化的公司较多选择全面建模方法，而中小型公司则更多地根据自身情况采用相对简单的方案。
BCMPTM北森认证素质模型实施专家是北森人才管理 ...
BCMP TM北森认证素质模型实施专家是北森人才管理认证培训体系核心认证之一，旨在培养HR了解素质模型构建的实际操作技能，掌握素质模型在人力资源各个模块应用的思路方法，使其能够在企业构建素质模型过程中提出专业的意见，推动企业以能力素质为基础的人力资源管理体系的构建和应用。
基于素质模型核心应用的课程设置BCMP TM北森素质模型实施专家认证培训，直接针对素质模型的核心应用而设置，目标在于让学员全面了解掌握素质模型的基本原理，了解如何构建基于素质模型的人力资源管理体系，全面掌握素质模型构建的整套方法和思路。
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9从应用切入，用案例解析y北森咨询专家分析研究数千家客户胜任素质模型构建及落地的应用案例与经验，全面解读素质模型构建的主要方法（战略主题分析、BEI访谈等）及流程；y BCMP TM北森素质模型实施专家认证课程，全面教授学员如何通过评估体系实现素质模型落地，从招聘选拔、培养发展以及职业生涯管理三大模块解析胜任素质模型在人力资源管理体系中的应用。
信息论与编码(第二版)陈运主编课件第五章 (4)
~ d 0 x1 q0
c1 1 1 q1 1 ~ ~ x2 dq0 dq1 x1 dq1 0 0.125 0.125
d q 2 0.125 d 2 x2 ~2 0.15 0.125 0 x x c 1 x d ~ 0.125 0.125 0.25
max
dt
Ts
大于奈奎斯特采样定理的要求。
差分脉冲编码调制
差分脉冲编码调制原理如下，其中(a)为发送端，(b)为接收端。
xn +
+ +
dn
量化
d qn
编码
cn
cn
译码
d qn +
+
xn
~ xn
~ xn
x
i 1
n
n i
d
i 1
n
qn i
~n i x
(a)
(b)
xn 与量化预测值~n 之差d n 进行量化； x 在发送端，将信号值
作业
5.15
d q3 0.125
x x3 d q3 ~3 0.125 0.25 0.125
~ ~ x4 dq0 dq1 dq 2 dq 3 x3 dq 3 0.25 0.125 0.125 d x ~ 0.2 0.125 0 d 0.125 x
2 2 2
d q 2 0.09381011 2 ( )
c2 1011
x x2 d q 2 ~2 0.0938 0.0625 0.1563
~ d ~ 0.0938 0.0625 0.1563 x3 x2 q2
d 3 x3 ~3 0.23 0.1563 0.0737 x
信息论与编码(第二版)陈运主编课件第五章 (1)
K R log m H ( X ) 2 , 0, 0 L
当L足够大，译码几乎必出错。
定理说明
消息序列： X1 X 2 X l X L X
X l a1a2 ai an
码序列：C W1W2 ...WK Wk {b1 , b2 ...bm }
例
设有一单符号离散无记忆信源
x2 x3 x4 x5 x6 X x1 P( X ) 0.25 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05
试对该信源编二进制香农码。
编码过程
（1） pa ( x j ) p( xi )
i 0
j 1
Hale Waihona Puke x1 x2 x3 x4 x5 x6
i 1
6
H ( x) 89.63% R
作业
5.1
定长 消息序列
码序列
变长
定理说明
m-码序列中每个符号的可能取值，单个符号的 信息量为 log m K-定长编码的长度，总信息量 K log m L-信源符号的长度，平均每个符号的信息量为 K log m
K log m H(X ) 信息率： R L H(X ) 编码效率： R
0.25 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05
pa ( x j ) k i 0 2 0.25 0.5 0.7 0.85 0.95 2 3 3 4
码字 00 01 100 101 1101
5 11110
H ( X ) 2.42
K R log 2 m K L
K p( xi )ki 2.7
内蒙古工业大学 电子信息工程
第5章：信源编码
软件安全编码和软件安全检测培训课件
案例一：SQL注入攻击与防御
详细描述
1. SQL注入攻击原理：攻击者通过在用户输入中插入恶意的SQL代码，使得原本 的SQL查询被篡改，从而绕过身份验证、获取敏感数据或执行其他恶意操作。
案例一：SQL注入攻击与防御
01
02
03
04
2. SQL注入防御措施
1. 使用参数化查询或预编译 语句，避免直接拼接用户输入
04
软件安全编码规范与标准
OWASP TOP 1
OWASP TOP 10是一份开源的 Web应用安全风险评估清单，旨 在帮助开发人员识别和预防常见
的Web应用安全漏洞。
1. 注入：描述了如何通过输入验 证和参数化查询来防止注入攻击
。
2. 跨站脚本攻击（XSS）：介绍 了如何通过输出编码和内容安全
输出编码与转义
编码输出数据
对输出数据进行适当的编码，以防止跨站脚本攻击和其他安 全漏洞。
转义特殊字符
对输出中的特殊字符进行转义，以避免被误解为代码或命令 。
数据存储安全性
加密存储敏感数据
使用加密算法对敏感数据进行加密存 储，确保数据在传输和存储时的安全 性。
限制数据访问权限
对不同用户和角色设置不同的数据访 问权限，确保只有授权人员能够访问 敏感数据。
软件安全编码和软件安全检 测培训课件
汇报人：可编辑 2023-12-25
目 录
• 软件安全编码基础 • 软件安全编码技术 • 软件安全检测技术 • 软件安全编码规范与标准 • 软件安全检测工具 • 软件安全编码与检全编码的重要性
01
02
03
防止软件漏洞
安全编码能够减少软件中 的漏洞，降低被攻击的风 险。
1. CSRF攻击原理：攻击者通过在第三方网站上构造一个恶意请求，诱导已登录的用户访问该网站并 提交请求，从而在用户不知情的情况下执行恶意操作。
编码培训资料课件
如React、Vue.js等，提高开发效率和可维护性。
前端框架
服务器端语言
Web框架
数据库技术
版本控制工具
01
02
03
04
如Node.js、Python、Java等，用于处理业务逻辑和数据存储。
如Express、Django、Spring等，提供路由、模板引擎、数据库操作等功能。
06
总结词
详细描述
总结词
详细描述
总结词
详细描述
制定明确的学习目标
在学习编程之前，制定一个明确的学习目标是非常重要的。这有助于你了解自己想要达到的水平，以及需要掌握哪些知识和技能。
选择合适的编程语言
选择一门适合自己的编程语言是至关重要的。不同的编程语言有各自的特点和应用领域，根据自己的兴趣和职业发展方向选择一门编程语言，能够让你更高效地学习和应用。
代码文档
使用版本控制系统（如Git）来跟踪和管理代码的变更历史。
代码版本控制
编码工具与环境
05
Git是目前最流行的版本控制系统之一，它支持分布式版本控制，具有强大的分支管理功能。
使用Git可以方便地管理代码版本，避免代码冲突，提高团队协作效率。
版本控制系统是用于管理代码版本的工具，通过版本控制，可以追踪代码的修改历史、协同工作、管理代码分支等。
将各个模块组合在一起进行测试，确保模块之间的交互正常，无缺陷。
利用自动化工具进行测试，提高测试效率和准确性。
通过改进算法、减少冗余代码、提高代码复用性等手段，提高代码性能和可维护性。
代码优化
对代码进行重新组织或调整结构，使其更易于阅读、维护和扩展。
代码重构
编写清晰、准确的代码注释和文档，方便他人理解和使用。
《信息论与编码技术》实验教案
《信息论与编码技术》实验教案一、实验目的与要求1. 实验目的（1）理解信息论的基本概念和原理；（2）掌握信息编码的基本方法和技术；（3）培养动手实践能力和团队协作精神。
2. 实验要求（1）熟悉信息论与编码技术的基本理论；（2）具备一定的编程能力；（3）遵守实验纪律，按时完成实验任务。
二、实验内容与步骤1. 实验内容（1）信息熵的计算；（2）信源编码；（3）信道编码；（4）误码率分析；（5）编码技术的应用。
2. 实验步骤（1）实验讲解：了解实验目的、原理和实验设备；（2）信源熵的计算：根据给定的信源符号概率计算信源熵；（3）信源编码：采用香农编码和哈夫曼编码对信源进行编码；（4）信道编码：选择一种信道编码方案（如卷积编码或汉明编码），对编码后的数据进行信道编码；（5）误码率分析：通过模拟传输过程，分析不同编码方案下的误码率性能；（6）编码技术的应用：探讨编码技术在实际通信系统中的应用。
三、实验原理与方法1. 信息熵的计算信息熵是衡量信源不确定性的一种度量，采用香农熵公式计算。
2. 信源编码香农编码和哈夫曼编码是无损压缩编码方法，通过为符号分配唯一的编码，减少传输过程中的冗余信息。
3. 信道编码卷积编码和汉明编码是有损压缩编码方法，通过增加冗余信息，提高传输过程中的可靠性。
4. 误码率分析通过模拟传输过程，比较不同编码方案下的误码率性能。
5. 编码技术的应用探讨编码技术在实际通信系统中的应用，如数字通信、无线通信等。
四、实验器材与软件1. 实验器材（1）计算机；（2）实验箱；（3）调试器；（4）示波器。
2. 实验软件（1）编程语言软件（如C/C++、Python等）；（2）仿真软件（如MATLAB、Multisim等）。
五、实验结果与评价1. 实验结果（1）完成信源熵的计算；（2）得到信源编码和信道编码的代码；（3）通过模拟传输过程，得到不同编码方案下的误码率性能；（4）分析编码技术在实际通信系统中的应用。
基于BEI技术的领导者能力素质模型设计理论方法-基于BE
CLC 基于BEI技术的领导者能力素质模型设计理论、方法及应用基于BEI技术的领导者能力素质模型设计理论、方法及应用*李 运 亭个体特征与工作绩效之间的关系，一直是工业组织心理学研究者和组织管理者所关注的问题。
对于二者所存在的相关关系，无人质疑。
然而，究竟是哪些个体特征因素在起作用？如何评估这些特征因素？如何在管理实践中有效地应用？长期以来，这些问题的一直处于理论研究和实践探讨之中。
20世纪60年代末70年代初，不断有研究报告指出，传统的智力测验、性向测验和成就测验等人员评估方法在预测较为复杂的工作情境和较高层次职位上的工作绩效时，结果并不能令人十分满意，而且难以有效地排除来自文化、种族、性别等因素的干扰。
那么，管理领域的人员评估究竟应该评估什么（指标）才更有效呢？一、 素质（competency）的概念“素质”的概念，英文为competency ，是在1973年由哈佛大学麦克利兰（McClelland）教授根据大量的实证研究结果提出的。
“素质”的含义是指“和参照效标（有效的绩效或优秀的绩效）有因果关联的个体的潜在特征。
就是指能够将某一工作（或组织、文化）中表现优秀者与表现一般者区分开来的个体潜在的深层次特征。
在国内，目前对于competency一词存在三种不同的翻译形式，工业组织心理学研究者译为“胜任特征”；管理学界一般简称为“能力”；而在管理实践应用领域，习惯称之为“素质”。
McClelland把素质划分为五个层次：1、知识（Knowledge）。
2、技能(Skill)。
3、自我概念(Self-Concept):态度、价值观和自我形象等。
4、特质(Traits)。
5、动机(Motives)。
CLC 基于BEI技术的领导者能力素质模型设计理论、方法及应用不同层次的素质在个体身上的表现形式不同。
如图所示：（素质的冰山模型）我们可以把人的素质形象地描述为是漂浮在洋面上的冰山，知识和技能是属于裸露在外的表层部分的素质；而自我概念、特质和动机部分是属于潜藏于水下的深层部分的素质。
基于能力素质的BEI行为面试技巧(2天)
1、帮助学员从岗位胜任的角度理解能力素质在人才招聘选拔中的重要作用，建立素质导向的人才招聘选拔体系；
2、帮助学员掌握基于企业战略与业务需求的能力素质模型构建方法，了解优秀企业的能力素质模型在招聘中的实践应用，了解不同岗位招聘中的能力素质界定；
3、帮助学员掌握BEI（行为事件访谈）面试的方法与工具，掌握BEI追问与面试过程控制的技巧，促进招聘面试效度的提升；
【应用工具】综合能力认别的提问三步法
【案例分析】名企的校园招聘面试题分析
【实战演练】关键岗位的BEI行为面试模拟
1、核心问题
2、目标问题
3、附属问题
核心问题：管理——结果服务——满意度
目标问题：针对核心问题的深入追问
附属问题：针对目标问题的补充问题
【案例分析】500强企业经典面试题分析
【小组讨论】该面试官重点在考察什么？
【实战演练】某公司核心岗位的BEI问题设计
二、BEI行为面试提问及追问的技巧
1、了解概貌的提问术
一、能力素质与人才招聘
1、能力素质的内涵及应用
2、常见的能力素质模型
【应用工具】冰山素质模型、洋葱素质模型、金字塔素质模型
【案例分析】能力素质模型的由来、水土不服的高级人才
【小组讨论】人才为什么水土不服？如何理解胜任特征、胜任力素质、能力素质、人才素质？
二、能力素质模型的构建
1、能力素质与人岗匹配
2、能力素质模型构建的方法
【课程背景】
俗话说“知人知面不知心”，人是世界上最复杂的动物，对于企业招聘来说，正确识人与选人是人力资源管理的第一关，也是最难的第一步。人才如果选错，会给企业带来不可估量的损失。如何在浩瀚的简历中找出合适的候选人，如何通过简短电话沟通对候选人进行概貌判断，如何通过面试判断候选人是否符合企业的需求，这是招聘面试官亟需解决的问题。
胜任力模型构建的行为事件访谈法(BEI技术)
胜任力模型构建的行为事件访谈法（BEI技术）主办：上海普瑞思管理咨询有限公司时间：2011年4月22-23日深圳；6月3-4日上海费用：3800元/人（包括授课费、讲义、证书、午餐等）课程背景胜任力模型研究与应用的开创者麦克里兰认为：“我们从超级明星身上学到的东西最多”；管理学家彼得.德鲁克认为：“不能量化就不能管理”；战略大师加里.哈默认为：“把从每个经验中获得的观察进行扩大的能力是资源杠杆性运用的关键组成部分”。
胜任力模型的构建与测评是人才管理的两个关键问题，建模解决了人才“质的标准”，测评则解决了胜任力“量的测量与鉴定”，只有解决了这两个关键问题，人才管理才能收到事半功倍的效果。
课程对象企业高层管理者、部门负责人、人力资源管理者、胜任力构建项目负责人、招聘及培训发展负责人；课程收益→掌握胜任力模型设计的基本原则和和流程→掌握胜任力词条的编写技术→掌握胜任力模型构建的战略分析法→掌握胜任力模型构建的行为事件访谈法（BEI技术）→学会应用各种技术组合进行胜任力模型构建→掌握胜任力测评的各种基本方法和手段→学会应用各种测评技术综合地进行胜任力测评→掌握评价中心的构建流程与方法课程大纲第一部分胜任力模型构建的技术实务一胜任力的概述◇胜任力的缘起、发展与应用◇胜任力作为管理工具的内在价值（经营绩效）◇胜任力如何改善企业管理系统◇基于胜任力的“双面绩效”☆视频案例：GE的人才经营战略☆视频案例：华立集团人力资源管理的三大创新二胜任力词条编写技术◇胜任力词条的基本结构◇胜任力词条选择与定义◇胜任力维度、构面的组合（实证方向、心理学方向）◇行为的定义与描述（操作性定义）◇行为的等级划分☆练习：寻找“土狼”的基因——任正非给华为员工的一封信☆练习：分组按胜任力词条的完整结构编写胜任力词条三胜任力模型构建的战略分析法◇企业价值创造模式与胜任力√客户亲密型的价值创造模式需要什么样的胜任力√高效运作型的价值创造模式需要什么样的胜任力√产品领先型的价值创造模式需要什么样的胜任力◇企业业务战略与胜任力√根本变革与渐进变革战略各需要什么样的胜任力√回报战略与增长战略各需要什么样的胜任力√不同的业务战略组合需要什么样的胜任力◇企业不同成长阶段（如创业、扩张、规范化、巩固）所需之关键胜任力◇企业文化与胜任力☆视频观摩与练习：构建第二次创业的胜任力模型☆练习：根据不同的战略模式构建胜任力模型四胜任力模型构建的行为事件访谈法（BEI技术）◇定义绩效标准、选取效标样本◇BEI行为事件访谈法概述◇BEI行为事件访谈法的实施流程◇BEI行为事件访谈法的STAR提问技术◇STAR提问时的注意问题◇BEI编码技术◇数据处理与统计技术☆实战演练：学员扮演被访谈者与访谈者分组进行BEI访谈☆实战演练：某银行BEI访谈记录实例评估☆实战演练：胜任力编码五胜任素质建模的其他方法和工具◇标杆分析法◇问卷调查法（如何设计调查问卷、问卷统计分析）◇胜任素质辞典分析法◇胜任力模型构建的技术选择☆案例展示：某集团财务管理人员胜任力模型的构建☆案例展示：某公司核心胜任力模型的构建第二部分胜任力测评实务一胜任力测评的概述◇胜任力测评是什么◇胜任力测评的基本模式◇胜任力测评的关键术语（信度、效度、标准化、常模）二观察法◇日常观察法◇无领导小组讨论◇角色扮演☆视频观摩：无领导小组讨论☆视频观摩：角色扮演三访谈法◇传统访谈（BEI）◇即时计分访谈四测量法◇测验法◇问卷法◇心理投射技术◇文件筐测验五胜任力评价操作实务◇胜任力解构◇指标转化◇确定每项指标的测评方法和题目◇测验题目的试用与标准化六评价中心的构建◇评价理论体系◇评价标准体系◇评价方法体系◇评价专家体系◇评价题库体系◇评价反馈体系讲师介绍严正老师原华立集团人力资源总监、管理学院院长、清华大学总裁班、浙江大学总裁班特聘讲师、美国领导力研究中心认证讲师。
信息论与编码(第二版)陈运主编课件第五章 (3)
5.2.1 最佳标量量化
量化方法：一种是将各个采样时刻的信号值逐个进行量化， 称为标量量化；另一种是将个采样时刻的信号值组成一组， 将其看作一个维矢量，将这些维矢量逐个进行量化，称为 矢量量化。
脉冲编码调制（PCM，pulse code modulation）是研究最早、 使用最广的一种最佳标量量化编码。
归一化信号绝对值满足 x 1 ， 1 信号的量化数目为 2M ，则量化间隔 M ， 1 码长 k log 2 M 1= log 2 1
xi x0 i i, i 1,2,, M
x
xM
1 x xM 2
1 2
量化为xq 0 0
冗余位
111,100,000111,,111000
上面二元1表示信息位，0表示冗余位
x1 , x2 ,, xm1 , xm11 ,, xm 2 ,
冗余位序列 信息序列
游程编码
赫夫曼编码
5.2 连续信源编码
对于连续信源输出的消息，首先要在时间上进行采样，然 后在取值上进行量化并进而编码。 在符合采样定理的条件下，采样所带来的信息失真可以忽略 不计。 量化是用值域上有限个称为量化值中的一个来代替信号值， 量化必然带来误差；如果量化后采用无失真编码，那么连续 信源编码中的信息失真就都来自量化过程。
信息论与编码
Information Theory and coding
内蒙古工业大学 电子：指数字序列中连续出现相同符号的一段。在二元信 源中，连续的一段‘0’称为一个‘0’游程，‘0’的个数称 为此游程的长度，同样，也有‘1’游程。 游程序列：用交替出现的‘0’游程、‘1’游程的长度， 来表示任意二元序列而产生的一个新序列。它和二元序列是一 个一一对应的变换。
书籍数字编码法实训
书籍数字编码法实训
数字编码法是一种将文本或图像转换为数字信号的方法，可以通过采样、量化和编码等过程来实现。
在书籍数字编码法实训中，学生可以使用各种技术和工具来进行数字编码和解码，例如使用计算机编程语言、文本处理软件和图像编码软件等。
具体来说，学生可以先使用扫描仪或数码相机将纸质书籍或图片转换为数字图像。
然后，通过采样和量化过程，将图像转换为数字信号，并将其存储为数字格式，例如 JPEG 或 PNG。
最后，学生可以使用各种数字编码技术，例如霍夫曼编码或哈夫曼编码等，将数字信号编码为更短的数字序列，以便在传输或存储时节省空间或时间。
在数字编码法实训中，学生还可以学习如何使用加密技术来保护数字信号的保密性和完整性。
例如，可以使用对称密钥算法或非对称密钥算法来加密数字信号，并使用数字签名技术来证明数字信号的完整性。
数字编码法实训是一种重要的技术实践，可以帮助学生了解数字信号的编码和解码技术，并提高他们的信息技术应用能力。
大语言模型中常用的位置编码
大语言模型中常用的位置编码在大语言模型的训练中，位置编码是一种常用的技术，用于为模型提供相对位置信息。
本文将详细介绍大语言模型中常用的位置编码方法，并分析其应用及优势。
首先，为了解释位置编码的重要性，我们需要了解什么是大语言模型。
大语言模型通常是指基于深度学习的模型，用于为给定的输入序列预测下一个单词或字符。
这些模型通常具有很深的神经网络结构，包括多个嵌入层、卷积层、循环层和注意力机制等。
在这些模型中，位置编码起到了非常重要的作用。
在自然语言处理任务中，句子长度是多样化的，因此，为了让模型能够处理不同长度的输入序列，位置编码被引入。
位置编码是一种用于表示序列中每个位置的相对位置信息的技术。
通过为每个位置分配一个独特的编码，模型能够辨别单词在不同位置的语义关系。
常用的位置编码方法之一是正弦编码。
正弦编码通过将位置信息映射到正弦和余弦函数上来表示位置。
具体来说，在正弦编码中，对于每个位置i和每个维度j，位置编码PE(i, j)的计算公式如下：PE(i, 2j) = sin(i/10000^(2j/d_model))PE(i, 2j+1) = cos(i/10000^(2j/d_model))其中i表示序列中的位置，j表示编码中的维度，d_model表示模型的隐藏状态维度。
通过这种方式，每个位置都可以得到一个唯一的位置编码。
另一种常用的位置编码方法是相对位置编码。
相对位置编码是通过计算不同位置之间的位置偏移来表示位置关系。
相对位置编码的一个优势是能够处理变长输入序列，而不需要先确定序列的最大长度。
相对位置编码通过使用相对位置偏移作为位置编码的输入，在编码序列扩展维度时，每个位置都会根据它与其他位置之间的相对距离进行编码。
在大语言模型中，位置编码的主要作用是为模型提供位置信息，使模型能够更好地理解序列中不同位置的单词之间的关系。
位置编码可以帮助模型理解单词之间的远近关系，从而更好地预测下一个单词或字符。
正略咨询-素质建模中的BEI操作技巧
正略咨询-素质建模中的BEI操作技巧近年来，作为一种有效的人才测评方法，BEI颇受瞩目，相关的技术探讨文章并不鲜见，但作为一种重要的人员能力素质模型构建方法，BEI却较少被提及。
笔者作为素质建模项目的参与和主导顾问之一，对于在能力素质模型构建过程中如何运用BEI积累了一些心得，在此作一总结，与广大顾问朋友们分享。
一、能力素质建模BEI操作中的难点在讨论建模BEI操作难点之前，我们先来说说大家比较熟悉的测评BEI。
在以人员评价或选拔为目的（比如招聘、内部晋升）的面谈中运用BEI，主旨就是收集受测者在实际工作中的行为表现和心理活动状态，依据这些信息，分析其能力状况、性格特点，从而判断其对目标岗位的胜任程度。
换句话说，测评BEI最直接的目的就是收集行为信息。
在现实操作过程中，不同的顾问面谈效果有较大差异，有的顾问能够通过适时而恰当的“追问”，了解到更为具体和全面的信息，为面谈之后的评价找到足够的“行为依据”，而有些顾问则无法获得更多丰富且真实有效的信息作为评价的证据。
我们知道，这种差异实质上隐含了测评BEI操作中的一个技术难点：如何对受访者讲述的故事进行深度挖掘，并去伪存真，获得真正有价值的信息。
作为测评BEI的孪生兄弟，建模BEI有着同样的使命——收集有效的行为信息，因而也存在着同样的技术难点。
而除此之外，在建模BEI中，顾问还面临着在测评BEI时不会遇到的挑战：受访者的不配合。
众所周知，在测评情境中，由于受到测评目的（应聘成功、晋职加薪等）的驱使，受测者会积极配合访谈，且往往有很强的表达意愿。
但在能力素质模型构建项目中，配合访谈只是受访者的一项与本职工作无关的临时性任务，与其切身利益几乎毫不相关，受访者常常难有动力与顾问进行分享和表达。
所以，除技术难点之外，顾问还面临着一个非技术性的难题：如何与受访者建立融洽的访谈关系，使受访者愿意与我们分享自己的故事。
经常操作建模BEI的顾问都有体验，有时我们会碰上这样一类受访者：他们很开放，很愿意与我们分享自己的故事，更为难得的是，他们还是讲故事的高手，好像原本就知道我们需要的是什么，主动按照STAR的思路，一件件娓娓道来，他们记忆清晰，只需要顾问稍加引导，刻画细节如同刚刚发生过一样。
人力资源能力素质模型BEI访谈法
BEI访谈法目录编辑本段BEI访谈法的内容这是一种结合John C. Flanagan的关键事例法（Critical Incident Technique，CIT）与主题统觉测验（Thematic Apperception Test，TAT）的访谈方式，主要的过程是请受访者回忆过去半年（或一年）他在工作上最感到具有成就感（或挫折感）的关键事例，其中包括：（1）情境的描述；（2）有哪些人参与；（3）实际采取了哪些行为；（4）个人有何感觉；（5）结果如何，亦即受试者必须回忆并陈述一个完整的故事。
在具体访谈过程中，需要被访谈者列出他们在管理工作中遇到的关键情境，包括正面结果和负面结果各3项。
访谈约需3个小时，需收集3至6个行为事件的完整、详细的信息。
因此，访谈者必须经过严格的培训，一般不少于XX个工作日这种方法是目前在构建素质模型过程中使用得最为普遍的一种。
它主要以目标岗位的任职者为访谈对象，通过对访谈对象的深入访谈，收集访谈对象在任职期间所做的成功和不成功的事件描述，挖掘出影响目标岗位绩效的非常细节的行为。
之后对收集到的具体事件和行为进行汇总、分析、编码，然后在不同的被访谈群体（绩效优秀群体和绩效普通群体）之间进行对比，就可以找出目标岗位的核心素质。
行为事件访谈法对访谈者的要求非常高，只有经过专业培训的访谈者才能在访谈过程中通过不断地有效追问，获得目标岗位相关的具体事件。
在国内一般的企业当中，目前尚不具备独立使用这种方法来构建素质模型的条件，主要有以下几个原因：一是过去的考核体系不是很完善，很难区分出绩效优秀群体和绩效普通群体。
这对于选取正确的访谈对象以及在不同群体间进行比较等方面难以保证客观性、准确性。
二是需要大量的被访谈者，牵涉面比较广，中小型企业无法取得足够的访谈样本，即使部分企业有足够的访谈样本，也需要大量的人力、财力和物力去支持，这从企业投入与回报的评估角度来说可能不令人满意。
在实际应用当中，行为事件访谈法更多地使用其简化模式，并与其它方法相结合。