Topas软件的应用体会(吴冰,华南理工)
topas
topas什么是topastopas是一个性能分析工具，它可以用来监视和诊断AIX操作系统上的性能问题。
topas可以显示当前系统的性能指标，例如CPU利用率、内存利用率、磁盘IO、网络流量等。
它还可以提供实时的数据，帮助用户了解系统的负载情况，发现性能瓶颈，并进行性能调优。
为什么需要topas在一个复杂的计算机系统中，性能问题常常是困扰用户的一个难题。
当系统出现性能瓶颈时，很可能会导致用户体验下降，甚至系统崩溃。
因此，及时发现和解决性能问题对于系统的稳定和可靠运行非常重要。
topas作为一个性能分析工具，为用户提供了实时的性能监控和分析功能，帮助用户快速定位和解决性能问题。
它可以帮助用户了解系统的负载情况，找出性能瓶颈，从而采取相应的措施进行性能优化。
topas的特点和优势1.实时性能监控：topas可以实时获取系统的性能指标，例如CPU利用率、内存利用率、磁盘IO、网络流量等。
用户可以通过一个终端界面实时查看这些指标的数值，从而了解系统的工作情况。
这对于性能监控和调优非常有帮助。
2.多种视图模式：topas提供了多种不同的视图模式，用于展示系统性能的不同方面。
例如，用户可以选择查看实时的性能指标，也可以查看历史的性能数据。
这些视图模式可以满足用户的不同需求，帮助用户更好地理解和分析系统的性能问题。
3.可定制性：topas可以根据用户的需求进行定制，用户可以选择显示哪些性能指标、设置数据刷新的频率等。
这使得topas非常灵活和可扩展，可以适应不同的应用场景。
4.用户友好性：topas的界面简单直观，易于使用。
用户可以通过键盘操作来切换视图模式、查看性能指标等。
这使得用户能够快速上手，快速定位和解决系统的性能问题。
topas的使用方法使用topas可以分为以下几个步骤：步骤一：启动topas在AIX操作系统中，可以通过在命令行中输入topas命令来启动topas。
启动后，topas将开始实时监控系统的性能指标，并在终端界面显示。
topas
topasTopas是一种UNIX操作系统性能分析工具。
它可以监视系统资源的使用情况，提供实时性能详细信息，也可以记录历史数据用于分析。
在本文中，我们将讨论Topas的作用、使用、以及在UNIX环境中的实际应用。
Topas可用于监测以下系统资源：1. CPU利用率：Topas可以跟踪进程的CPU时间，列出与CPU相关的统计信息。
2. 内存利用率：Topas可以展示虚拟内存在理论上的占用情况，以及实际物理内存的利用情况。
它也可以跟踪虚拟内存的交换情况，以及页面调入/调出的情况。
3. I/O利用率：Topas可以跟踪磁盘和网络的使用情况。
它可以提供有关磁盘和网络延迟和瓶颈的详细信息。
Topas是一种交互式工具，可以使用“topas”命令来启动。
当Topas启动时，它会显示当前所有正在运行的进程和它们的资源使用情况。
用户可以使用键盘上的方向键来检查不同列的详细信息。
以下是一些常用的键盘快捷键：1. 用“h”查看帮助2. 用“z”切换显示排序，并选择排序字段3. 用“E”控制屏幕更新速率4. 用“-”或“+”来更改窗口大小在UNIX系统中，Topas通常用于实时性能监测或者事件捕捉。
它可以检测系统上的瓶颈并记录历史性能数据，这些性能数据可以被用于性能瓶颈分析和优化。
此外，Topas还可以用于监测系统发生故障时进行排除。
Topas还有一些高级功能可以使用，例如，将数据导出到csv文件中，通过SSH远程登录以及与其他性能工具配合使用，例如top和vmstat。
在Linux系统中，Topas的替代方案是htop，它的功能类似但可扩展性更好。
综上所述，Topas是一种非常有用的工具，可以监控系统资源使用情况、提供实时性能数据并用于系统性能分析和优化。
在联网时，如在交互式环境中，Topas还可以用于故障排除。
无论是在UNIX还是Linux系统中，Topas都是一款非常实用的性能监测工具，可以帮助管理员更好地管理系统资源并避免资源瓶颈。
topsis
TOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to IdealSolution）算法简介TOPSIS（Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution）算法是一种多准则决策分析方法，用于在给定的一组候选项中，选择出最佳的解决方案。
该算法是在研究和探索决策问题中非常有用的工具之一。
TOPSIS算法的思想是通过将每个候选项与理想解决方案进行比较，然后评估它们之间的相似性，从而确定最佳的解决方案。
该算法的关键步骤包括：计算正向理想解决方案、负向理想解决方案以及每个候选项与这两个解决方案之间的相似性。
算法步骤1.构建决策矩阵：将问题转化为一个决策矩阵，其中的每一行代表一个候选项，每一列代表一个准则。
2.归一化决策矩阵：对于每个准则，将其值标准化在[0, 1]范围内。
常用的标准化方法包括线性标准化和零一标准化。
3.确定正向理想解决方案和负向理想解决方案：根据每个准则的类型，确定正向理想解决方案和负向理想解决方案。
对于最大化的准则，正向理想解决方案的值为每个准则的最大值，负向理想解决方案的值为每个准则的最小值。
对于最小化的准则，正向理想解决方案的值为每个准则的最小值，负向理想解决方案的值为每个准则的最大值。
4.计算每个候选项与正向理想解决方案的相似性：通过计算每个候选项与正向理想解决方案之间的欧氏距离，得到每个候选项与正向理想解决方案的相似性。
5.计算每个候选项与负向理想解决方案的相似性：通过计算每个候选项与负向理想解决方案之间的欧氏距离，得到每个候选项与负向理想解决方案的相似性。
6.计算综合评价指数（Closeness Coefficient）：通过计算每个候选项与正向理想解决方案的相似性与与负向理想解决方案的相似性之比，得到每个候选项的综合评价指数。
7.根据综合评价指数排序：按照综合评价指数对候选项进行排序，得到最佳的解决方案。
基于TopSolid软件的实木定制家具一体化全流程解决方案探究
基于TopSolid软件的实木定制家具一体化全流程解决方案探究惠小雨、吴智慧'刘振新2(1.南京林业大学家居与T业设计学院.南京2丨0037;2.拓普速力得软件(上海)有限公司，上海200030)摘要：个性化定制和智能化生产是家具制造企业转型的必由之路，实木定制家具却因为生产工序复杂、周期长等 问题导致转型困难，笔者认为更重要的是实木定制行业缺少一套软件能够打通从设计到生产全部环节，以形成封 闭环式的一体化全流程解决方案,，本文分析了当前实木定制家具生产问题的复杂性，以及智能化转型成功的必备 需求，介绍了在实木定制领域具有优势性的TopSolid软件，以及以TopSoliil软件为主要数据衔接的一体化全流程解 决方案，并以具体实例说明了一体化全流程解决方案所体现的智能化、信息化生产制造的优势。
关键字：实木定制家具;TopSolid软件;一体化智能制造；全流程解决方案中图分类号：TS664 文献标志码:A文章编号：1000-4629(2020)03-0065-05Study of the Integration Process Solutions of Solid Wood CustomizedFurniture Based on TopSolid SoftwareHUI Xiaoyu',WU Zhihui'*,LIU Zhenxin2(1. C o l l e g e o f F u r n i s h i n g s a n d Industrial D e s i g n,N a n j i n g F o r e s t r y U n i v e r s i t y,N a n j i n g 210037,C h i n a;2. T O P S O L I D C h i n a C o.,Ltd.,S h a n g h a i 200030,C h i n a)Abstract ：Personalized customization and intelligent production are the only way for the transformation of furniture manufacturing enterprises. However, the transformation of solid wood customized furniture is difficult due to the complex production process, long cycle and other problems. What * s more, the author believes that the solid wood customized industry lacks a set of software that can break through all links from design to production, which will form a closed-loop integrated whole process solution. By analyzing the complexity of solid wood customized furniture production problems and the prerequisites for success in the intelligent transformation at the present, this paper introduces the advantageous TopSolid software in the field of solid wood customization,as well as the integration process solution which taking TopSolid software as the main data linking. The specific example is given to illustrate the advantaged solution for the integration of the whole process of intelligent information-based manufacturing.Key words：solid wood customized furniture;TopSolid software;integrated intelligent manufacturing; full process solution实木家具规模化生产具有差异化特征，使其越 来越难满足当前消费者对家具产品个性化、多样化 的需求,定制化成为行业发展的必然[w]。
熵权TOPSIS法在上市公司财务绩效评价中的应用
熵权TOPSIS法在上市公司财务绩效评价中的应用熵权TOPSIS法是一种多指标综合评价方法，常用于上市公司财务绩效评价。
本文将介绍熵权TOPSIS法的基本原理，并以上市公司财务绩效评价为例，说明其在实际应用中的方法和步骤。
一、熵权TOPSIS法的基本原理熵是信息论中衡量信息量的指标，也可以用来度量指标间的不确定性。
在熵权TOPSIS 法中，使用熵来计算指标的权重，从而克服了传统TOPSIS法的主观权重分配问题。
具体步骤如下：1. 确定评价指标：根据财务绩效评价的目的和要求，确定一组适用的财务指标，如收入增长率、净利润率、资产负债率等。
2. 构建指标矩阵：将选取的评价指标和评价对象构建成矩阵形式，行表示评价对象，列表示评价指标。
3. 标准化指标矩阵：对指标矩阵进行标准化处理，使得不同量纲的指标可以进行比较。
常用的标准化方法有极差法、百分比法和标准差法等。
4. 计算熵值：根据标准化后的指标矩阵，计算每个指标的熵值。
熵值的计算公式为：H j = - ∑ (X ij / ∑X ij ) * ln(X ij / ∑X ij )，X ij代表第i个评价对象在第j个指标下的取值。
6. 构建加权标准化矩阵：根据指标权重，对标准化后的指标矩阵进行加权处理，得到加权标准化矩阵。
7. 计算正理想解和负理想解：根据加权标准化矩阵，计算每个评价对象到正理想解和负理想解的距离。
正理想解是指在每个指标上取最大值的评价对象，负理想解是指在每个指标上取最小值的评价对象。
8. 计算综合评价指数：根据评价对象到正理想解和负理想解的距离，计算每个评价对象的综合评价指数。
综合评价指数的计算公式为：S i = (D- i ) / (D+ i + D- i )，D- i 为评价对象到负理想解的距离，D+ i 为评价对象到正理想解的距离。
9. 综合评价排序：根据综合评价指数，对评价对象进行排序。
综合评价指数越大，绩效越好，排名越靠前。
将熵权TOPSIS法应用于上市公司财务绩效评价，可以通过对多个财务指标的评价，综合考虑公司的财务状况、盈利能力、偿债能力等因素，得出公司在同行业中的绩效水平。
topboss总经理实习心得.doc
★topboss总经理实习心得TOPBOSS实习心得体会top- boss实习总结学生在应用top- boss软件的过程中，可以正确理解企业的基本功能、特性及其相互影响, 了解管理与科学决策对于各功能的重要影响；了解企业会计系统的特征与用途, 能正确的阅读与解释会计三个报表(资产负债表、损益表和现金流量表)并了解其意义；懂得战略计划的重要性，了解好的企业经营战略是企业的执行能力得到提高和避免犯错误的基础条件；了解市场竞争环境的特性与企业有效管理的重要性, 掌握竞争因素的预期、评价和应对策略学会对决定性的经济变数（如产品周期、通货膨胀率的预期、评价）的分析、把握和应对方法；懂得决策微调的分析技巧与价值, 会选择与使用适当的分析技巧；掌握企业经营的基本要求, 学会如何发掘与有效运用所获得的经验；真正懂得企业的利润。
top-boss企业模拟经营可以提供了一种互动学习的氛围。
它融角色扮演、决策分析、竞争合作于一体，提升了学生的理论和操作水平，让人感受到市场营运竞争的残酷，体验承担经营的责任与风险，在成功和失败的中体味市场环境变化的影响，感受如何考虑企业的收益及可利用的资源，权衡利弊。
此外，在制定决策前，要计算自身企业的投入和产出，因为净现值最大化是企业唯一的经营目标。
在top-boss企业模拟经营过程中，具体有以下几点体会：第一，高绩效的团队。
高绩效的团队既有出色的专业人才、成员间的高度信任，又有使每个成员期望值保持高度一致的团队精神。
比赛中企业每一个角色均各司其职，在完成各自工作的同时注意相关部门之间的协调与配合，这样便能更充分地发挥企业竞争的优势。
第二，进行决策前应当先充分了解和掌握企业的竞争背景与市场环境。
要想经营好自己的企业，刚起步时的企业运营决策是相当重要的。
而决策数据都于给定的竞争背景及市场环境资料，所以仔细的研究和分析是有必要的。
由于赛初各企业都处在同一层面上，所以各项费用的投入和产品价格可以相对保守，产品在各市场投入及价格均以试探性为主，以便初步了解竞争对手的意图。
一种OWA-改进TOPSIS法的多属性决策模型及应用
2.1 多属性决策分析模型构建
对于一个问题， 决策者需要从多方位全面考虑， 将所有方位概括并并入到一个集合中便形成了一个指标集 （Criteria set） ，记为 ， 记 C {c1 , c 2 , c q } ，其中 q 为指标的个数，同理将所有方案集合形成的方案集（Alternative set）
指标集
图 1 多属性决策矩阵示意图
…
cq
m ij 变化为相应的偏好表征值 v ij
，记为
i v a i v1i , vq ，最常见的转化有模糊语言转化为数字、不同量纲的数值进行标准化处理等；然后对所有的指
标分配权重，越重要的指标权重越大，指标集的权重向量可记为 w
w1, w j , wq 且要求
m 个方案 a1 , a 2 ,, a m 已排好顺序， a i 优于 a j ，当增加（或减少）若干个方案之后，再进行排序会发现 a i 劣于 a j 。主观上人们对逆序现象感到不合理，是因为人们从高矮排队等简单排序经验直觉认为，增加或减少
方案
方案， 总体排序不变； 并且人们为了避免决策混乱都有一种主观保序性， 这两方面的原因造成了逆序的主观不合理性[13]。 但客观上，逆序又是合理的，因为当增加（或减少）方案时，理想点与最不理想点可能发生变化，从而导致排序改变； 3.数据标准化时单调性指标与非单调性指标需要分开计算，加大了计算的复杂度； 4.当不明确指标之间的相对重要性时，指标复权有极大的主观性，与研究的客观性原则不符。 针对上述几个缺点，提出改进TOPSIS法： 1.搜集数据，确定方案集，形成决策矩阵（如图1） ； 2.分配指标权重：当明确指标的重要性时，可直接赋权，当不明确指标之间的相互重要性时，采用下述方法：
TOPSIS法（优劣解距离法）
TOPSIS法（优劣解距离法）Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution⼀、场景分析层次分析法在某些指标数据已知时候不可⽤。
成绩和排名已知的时候，要我们对⼏名同学进⾏合理评分（能够描述其成绩的⾼低，可以理解为前⾯的权重），⽤归⼀法就可以直接根据排名（倒序）计算评分了，但是却有⼀些不合理的地⽅。
我们可以看出这样计算时，我们修改成绩只要保证排名不发⽣变化，我们得到的评分也就不会发⽣改变，⽐如：当最低分特别低或者最⾼分特别⾼的时候，他们的排名是不变的。
这说明我们给出的评分不⾜以反应出原数据的信息。
我们可以构造⼀个计算评分的公式，来避免此类问题发⽣。
当根据多个指标来评分时，我们需要根据多个指标进⾏综合判断评分。
我们增加BMI指数对⼏位同学进⾏综合评分，BMI指数在18.5~23.9之间为正常，评分标准与成绩也不同，就需要我们对每个指标设定⼀个统⼀的标准，然后进⾏各指标评分，最后进⾏综合处理得到最后的评分。
⼆、简单介绍TOPSIS法是⼀种常⽤的综合评价⽅法，根据有限个评价对象与理想化⽬标的接近程度进⾏排序的⽅法，是在现有的对象中进⾏相对优劣的评价。
它能够充分利⽤原始数据的信息，它的结果能精确地反映出各评价⽅案之间的差距。
三、基本步骤1、将原始矩阵正向化常见的四种指标：a、极⼤型（效益型）指标，如：成绩、GDP增速、企业利润，指标特点：越⼤越好 b、极⼩型（成本型）指标，如：费⽤、坏品率、污染程度，指标特点：越⼩越好 c、中间型指标，如：⽔质量评估时的PH值，指标特点：越接近某个值越好 d、区间型指标，如：提问、⽔中植物性营养物量，指标特点：越接近某个值越好。
所有指标转化为极⼤型指标就是原始矩阵正向化。
2、正向化急诊标准化⽬的：为了⼩区不同指标量纲的影响。
标准化处理公式：每个元素除以本列所有元素平⽅和开根号。
3、计算得分并归⼀化只有⼀个指标时构造计算评分的公式：（x−min）（max−min）可以化成：D(x−min)D(max−x)类⽐只要⼀个指标计算得分定义最⼤值向量Z1，最⼩值向量Z2，定义第i个评价对象与最⼤值的距离为D i1，最⼩值距离为D i2，则第i个评价对象未归⼀化的得分为S i=D i2D i1+D i2且0≤Si≤1，S i越⼤D i1越⼤，越接近最⼤值。
办公软件应用学习心得
武汉理工大学华夏学院办公软件应用学习心得专业班级: 营销1092班姓名: 张弛指导老师: 吴钟目录摘要 ..................................................................... (I)正文 ..................................................................... (1)1、Word的基本操作 (1)1.1设置背景 (1)1.3自动编写目录 (1)1.4命令按钮 (1)1.5“替换字体”功能 (2)1.6插入和艺术字图片 (2)1.7设置页码 (3)1.8建立超级链接 (3)2、Excel的操作 (3)2.1建立工作表(制作三张表格) (3)2.2插入背景 (5)2.3添加超链接 (6)3、PPT的基本操作 (6)3.1创建主题 (6)3.1.1设计的PPT (6)3.1.2使用插入图片的功能 .............................................73.1.3运用加标题加副本的功能。
.......................................73.2设置字体 (7)3.3添加动作 (8)总结 ..................................................................... (9)摘要办公软件指可以进行文字处理、表格制作、幻灯片制作、简单数据库的处理等方面工作的软件。
包括微软Office系列、金山WPS系列、永中Office系列、红旗2000RedOffice、致力协同OA系列等。
目前办公软件的应用范围很广，大到社会统计，小到会议记录，数字化的办公，离不开办公软件的鼎立协助。
目前办公软件朝着操作简单化，功能细化等方向发展。
讲究大而全的office系列和专注与某些功能深化的小软件并驾齐驱。
改进的TOPSIS模型在代建人信用评价中的运用
总资产周转率 c25 流动资产周转率 c26
总资产增长率 c27 社会认可度 c28
工程质量记录 c31 工程事故率 c33
企业近五年 声誉 c41
法院诉讼记录 c43 对外担保情况 c45
工程履约率 c32
银行还款记录 c42 工程付款记录 c44
表 2 判断矩阵三标度及其含义对照
标度
含义
1
两元素相比，具有同样的重要性
4. 计算判断矩阵 D 每行所有元素的算术平均值
∑ wi
=
1 m
m
d ij
j=1
(4)
差方案，每个属性值都是决策矩阵中该属性的最差值。 通过计算评价方案与理想方案和负理想方案的距离， 对各评价方案进行排序。
设评价对象 n 个，评价指标 m 个，决策矩阵如下：
⎡ x11 x12 " x1m ⎤
D
=
⎢ ⎢ ⎢
目前，我国对代建人信用评价的研究还处于初始 阶段，与代建制的发展规模和速度严重的不相称，严 重影响了我国政府投资工程实施代建制的效益。因此，
研究对代建人信用评价的有关理论和方法，作为政府 遴选代建人的重要参考，选取确实有能力、信用水平 高的代建人合作，成为政府建设代建项目工作的重中 之重。
本文就是在这种背景下，在已有的建筑业企业信 用评价和研究代建人的相关文献的基础上，构建了一 套代建人信用评价体系，采用 AHP 确定指标的权重， 并采用改进的多属性群体决策理想点法(TOPSIS)模型 对代建单位进行信用评价，以期能给相关机构对代建 人的信用评价提供借鉴，对健全代建人信用评价体系 提供参考。
一、代建人信用评价指标体系与 权重计算
代建人信用评价，指由建筑主管部门指定中介机 构或成立中立的专业中介机构，根据“公正、客观、科 学”的原则，以有关标准化的规定、专家评价意见等为 依据，采用规范化的程序和科学方法，对代建人在特 定时期或特定条件下履行相应承诺的能力及可信程度 进行调查、审核和测算，以直观明了的符号表示评价 结果，并予以公布的行为[5]。
软件学习心得体会范文
千里之行，始于足下。
软件学习心得体会范文在软件学习过程中，我深刻体会到了以下几点：第一，要保持持续的学习态度。
软件学习是一个不断进步的过程，没有终点。
学习软件需要持之以恒的学习态度和坚定的毅力。
在软件学习的过程中，会遇到各种各样的困难和挑战，需要不断地调整学习方法和解决问题的能力。
只有保持持续的学习态度，才能够不断提高自己的技术水平。
第二，要注重实践。
软件学习不仅仅是理论知识的学习，更重要的是实际操作的能力。
在学习软件的过程中，要注重实践，通过实际操作来巩固理论知识。
只有通过实践，才能够真正掌握软件的使用技巧和解决实际问题的能力。
第三，要学会借助网络资源。
在软件学习的过程中，网络是最重要的学习资源之一。
网络上有很多优质的学习资料和学习工具，可以帮助我们更好地学习软件知识。
在学习软件的过程中，要学会利用网络资源，不断探索和学习新的知识。
第四，要注意团队合作。
在软件学习的过程中，团队合作是非常重要的。
通过与他人的合作，可以更好地分担学习压力，相互学习和促进进步。
在团队合作中，要学会倾听他人的意见，尊重他人的观点，相互帮助和支持。
第五，要具备良好的沟通能力。
在软件学习的过程中，良好的沟通能力非常重要。
良好的沟通能力可以帮助我们更好地理解他人的意见和想法，有效地与他人合作和交流。
在软件学习的过程中，要学会表达自己的观点，听取他人的建议，及时解决问题和处理冲突。
第1页/共2页锲而不舍，金石可镂。
总之，在软件学习的过程中，要保持持续的学习态度，注重实践，借助网络资源，注意团队合作，具备良好的沟通能力。
只有这样，才能够更好地学习软件知识，提高自己的技术水平。
新技术应用推广的体会和建议
新技术应用推广的体会和建议一、体会。
# （一）兴奋与好奇。
刚接触新技术的时候，就像发现了新大陆一样兴奋。
那感觉就像是小时候得到了一个超级酷炫的新玩具，满脑子都是好奇，想知道这个新技术到底能玩出什么花样来。
比如说现在的人工智能语音助手，第一次用的时候，我就像个好奇宝宝，一会儿让它讲个笑话，一会儿让它报个天气，简直太有趣了。
# （二）学习曲线像过山车。
不过呢，这个学习新技术的过程就像坐过山车。
一开始，觉得新鲜又刺激，可越深入就越发现有好多东西要学。
有时候遇到难题，就像过山车突然俯冲下去，心里直发慌。
就拿学习编程来说吧，那些代码就像神秘的符号，看着就头疼。
但是一旦攻克了一个难关，又像过山车爬上了顶峰，那成就感是满满的。
# （三）改变思维方式。
新技术还会悄悄地改变我们的思维方式。
以前解决问题可能就是按老一套来，现在有了新技术，就会不自觉地想有没有更创新、更高效的办法。
就好比以前算个账，都是拿笔和纸慢慢算，现在有了各种计算软件，就会想着怎么利用软件的功能把账算得又快又准，还能做一些复杂的数据分析呢。
# （四）团队合作的新挑战。
在推广新技术的时候，团队合作也面临着新的挑战。
大家的技术水平不一样，对新技术的接受程度也不同。
就像一群人要一起跳新的舞蹈，有人学得快，有人学得慢，这时候就需要互相帮助、互相理解。
而且不同专业背景的人在新技术面前也得重新找到自己的定位，一起把新技术融入到工作或者项目当中。
二、建议。
# （一）简单易懂的培训。
对于新技术的培训啊，一定要简单易懂。
别整那些高深莫测的术语，就像给小朋友讲故事一样，把新技术的原理、功能和应用场景讲得清清楚楚。
可以多举一些生活中的例子，像介绍区块链的时候，就可以说它就像一个超级账本，每个人都能在上面记账，但是又不能随便乱改，这样大家一听就明白了。
# （二）鼓励尝试和犯错。
要鼓励大家去尝试新技术，别怕犯错。
毕竟新技术谁都不是天生就会的，犯错是学习的好机会。
就像学骑自行车，不摔几跤怎么能学会呢？公司或者团队可以设置一些小的奖励机制，谁要是在新技术应用上有新的尝试或者发现了新的问题，就给他个小奖励，这样大家的积极性就高了。
熵权TOPSIS法在上市公司财务绩效评价中的应用
熵权TOPSIS法在上市公司财务绩效评价中的应用随着经济全球化的加剧和市场竞争的日益激烈，上市公司的财务绩效评价变得愈发重要。
财务绩效评价不仅对于公司内部的决策制定和资源配置具有重要意义，也是投资者、银行和监管机构评估公司经营状况和风险水平的重要依据。
而在财务绩效的评价方法中，熵权TOPSIS法成为了一种十分有效的评价方法之一。
下文将探讨熵权TOPSIS法在上市公司财务绩效评价中的应用，以及其在实践中的意义和价值。
一、熵权TOPSIS法概述熵权TOPSIS法是目前常用的多指标决策方法之一，其基本思想是综合考虑各指标之间的相关性和权重，通过对指标值进行归一化处理，以确定综合评价的最优方案。
该方法的特点是能够较好地兼顾指标之间的相关性，同时在求解过程中能够有效防止因为指标间量纲不一致所带来的误差。
熵权TOPSIS法在实际应用中，通常包括以下步骤：1. 确定评价指标：首先需要确认需要评价的指标，这些指标可以包括公司的偿债能力、营运能力、盈利能力、成长能力等多个方面。
2. 数据归一化处理：对于不同指标的数据进行标准化处理，将其化为无量纲的相对指标。
3. 确定权重：通过熵权法确定各指标的权重，考虑到不同指标对公司绩效的影响程度。
4. 计算正负理想解：根据评价指标的优劣程度，计算出正理想解和负理想解。
5. 计算综合评价值：通过对每个方案与正负理想解的距离进行综合评定，得到最终的综合评价值。
在上市公司的财务绩效评价中，熵权TOPSIS法能够有效地综合考虑多个财务指标的影响，对公司的经营状况进行综合评价。
对于上市公司而言，营业收入、净利润、资产负债率、流动比率、应收账款周转率等指标都是十分重要的财务指标，而这些指标之间往往存在一定的相关性，采用熵权TOPSIS法能够更好地综合考虑这些指标之间的关系。
三、熵权TOPSIS法在实践中的意义和价值1. 提高财务绩效评价的科学性和客观性熵权TOPSIS法能够兼顾多个财务指标之间的相关性和权重，对于评价指标的处理更加科学和客观。
top培训心得
top培训心得在经济高速发展的今天，求职竞争愈发激烈，当我们升学毕业或者换工作时，我们会需要一些培训来提升自己的能力。
我最近参加了一次名为“Top培训”的课程，以下是我对这次培训的心得体会。
首先，培训内容非常丰富。
这门课程覆盖了从沟通技巧到团队协作的多个方面。
其中，我觉得最有价值的是关于沟通技巧的学习。
在现代社会中，良好的沟通能力是非常重要的。
这门课程教会了我如何有效地表达自己的观点，如何倾听别人的意见，并且如何处理冲突和解决问题。
我在实际生活中运用这些技巧后发现，我能更好地与人沟通，与同事之间的关系也更加融洽。
其次，这次培训注重实践。
知识记忆是一种被动的学习方式，而实践是一种主动学习方式。
在这门课程中，老师通过各种实践活动来帮助我们学习和应用所学知识。
比如，在学习团队协作时，我们被分成不同的小组，每个小组都需要合作完成一个任务。
通过这种实践，我们能够更好地理解团队协作的重要性，学会如何与他人进行有效的合作。
这种实践方式非常有效，让我们在培训课程结束后仍能保持对所学知识的记忆。
另外，这次培训还提供了许多实用的工具和技巧。
在学习中，老师向我们介绍了一些在实际工作中非常有用的工具和技巧。
比如，他们教给我们如何高效地管理时间，如何有效地处理任务，如何制定明确的目标，并且如何优化我们的工作流程。
这些工具和技巧对于我们提高工作效率非常有帮助。
我在课程结束后马上尝试使用了其中的一些工具和技巧，发现我的工作效率确实提高了很多。
最后，这次培训让我意识到，不断学习是一个持续的过程。
在这次培训中，老师强调了学习的重要性，并鼓励我们在培训结束后继续保持学习的习惯。
他们向我们介绍了一些学习资源，并鼓励我们不断学习和提升自己。
我深有体会地感受到，只有不断学习，不断提升自己，我们才能在激烈的竞争中保持竞争力。
总结而言，这次参加的Top培训课程让我受益匪浅。
丰富的培训内容、注重实践、实用的工具和技巧以及对学习的重视，这些都让我对自己的能力有了更深入的认识，并且帮助我在工作中取得了更好的表现。
topas
topasTopas是一个用于性能分析的UNIX工具，可以帮助开发人员深入分析系统资源的使用情况，了解程序对系统资源的利用程度，从而发现并解决潜在的性能问题。
Topas具有良好的交互性能和丰富的功能特性，被广泛应用于各种UNIX操作系统。
1. Topas的使用方法Topas是一个命令行工具，可以通过在终端输入“topas”命令启动。
启动后，用户可以通过箭头键切换不同的视图，包括CPU视图、内存视图、网络视图等，还可以通过按下“h”键查看帮助文档，了解Topas的各种参数选项。
2. Topas的功能特性Topas具有多种功能特性，可以帮助开发人员深入分析系统性能。
其中比较重要的包括：(1) 实时监控系统资源的使用情况，包括CPU利用率、内存利用率、网络流量等，可以有效识别系统瓶颈，及时调整资源分配。
(2) 支持多种窗口视图，包括终端界面、图形界面等，可以根据个人需求选择使用。
(3) 提供丰富的命令选项，包括过滤选项、排序选项、时间间隔选项等，可以帮助用户精确地调整监控参数，实现精细化的性能管理。
(4) 具有良好的交互性能，可以跟踪进程信息，查看进程的CPU利用率、内存利用率等重要指标，方便用户发现异常进程。
(5) 支持通过日志文件记录指标信息，方便用户对数据进行离线分析。
3. Topas的应用场景Topas广泛应用于UNIX操作系统下的性能管理、系统调优、应用优化等领域。
具体的应用场景包括：(1) 系统性能分析：通过Topas可以全面监控系统资源的使用情况，帮助用户发现系统瓶颈，优化系统性能，提高系统吞吐量。
(2) 程序调试：通过Topas可以查看进程的CPU、内存利用率等信息，帮助用户发现程序中存在的性能问题，并进行调试和优化。
(3) 资源监控：通过Topas可以实时监控系统的资源利用情况，包括CPU利用率、内存利用率、网络流量等，及时发现资源响应异常。
(4) 服务器维护：Topas还可以用于服务器维护，帮助管理员管理服务器资源，定期进行性能检测，判断服务器是否存在性能问题。
学习软件的工作总结范文(3篇)
第1篇一、前言随着信息技术的飞速发展，学习软件在教育教学领域的应用日益广泛。
作为一名学习软件的研发人员，我有幸参与到这一变革的浪潮中，见证了学习软件从无到有、从简单到复杂的发展历程。
在此，我将对过去一段时间的工作进行总结，以期对自己的工作有更深刻的认识，并为未来的发展提供借鉴。
二、工作内容概述1. 需求分析在项目启动阶段，我主要负责与教育专家、教师、学生等进行沟通，了解他们的需求，分析现有学习软件的优缺点，为后续的研发工作提供方向。
2. 功能设计根据需求分析的结果，我参与设计了学习软件的功能模块，包括课程管理、学习进度跟踪、互动交流、在线测试等，力求满足用户多样化的学习需求。
3. 界面设计结合用户体验，我参与了学习软件界面的设计，注重界面美观、操作便捷，以提高用户的学习兴趣和满意度。
4. 功能实现在开发阶段，我负责编写代码，实现学习软件的各项功能，确保软件的稳定性和可靠性。
5. 测试与优化在软件上线前，我进行了严格的测试，发现并修复了诸多bug，优化了软件性能，确保用户在使用过程中的良好体验。
6. 售后服务软件上线后，我积极收集用户反馈，针对用户提出的问题进行解答和解决，提供优质的售后服务。
三、工作亮点与成果1. 创新性我所参与研发的学习软件在功能设计、界面设计等方面具有创新性，能够满足用户多样化的学习需求，提高了学习效率。
2. 实用性学习软件的功能实用性强，能够帮助教师更好地开展教学活动，帮助学生提高学习效果。
3. 用户体验学习软件界面美观、操作便捷，用户满意度较高。
4. 市场认可度学习软件在市场上得到了广泛认可，用户数量持续增长。
5. 团队协作在项目研发过程中，我积极参与团队协作，与团队成员共同克服困难，取得了显著成果。
四、工作不足与反思1. 需求分析不够深入在项目初期，由于对用户需求的了解不够深入，导致部分功能设计存在偏差，影响了用户体验。
2. 功能实现过程中遇到的技术难题在开发过程中，遇到了一些技术难题，如数据存储、安全性等，耗费了一定的时间和精力。
topmap实验心得体会
topmap实验心得体会在进行topmap实验的过程中，我有幸参与了整个实验的设计、参与和总结，获得了很多宝贵的经验和心得体会。
首先，topmap实验是一项团队协作型实验，有效的团队合作对于实验的顺利进行是至关重要的。
在实验开始前，我们组成了一个密切合作的团队，明确了自己的角色和任务分工。
在实验过程中，大家积极沟通交流，共同解决问题，提高了团队的效率和凝聚力。
通过与团队成员的合作，我学会了倾听和尊重他人的观点，善于合理分配任务和资源，有效地协调和管理团队的工作。
其次，实验中的设备和数据处理过程需要非常细致和谨慎。
在实验前，我们对实验设备进行了适当的配置和校准，确保了实验数据的准确性和可靠性。
在实验过程中，我们严格按照实验步骤进行操作，并及时记录实验数据。
在数据处理过程中，我们使用了专业的统计软件和数据处理工具，对实验数据进行了详细的分析和解读。
通过这些操作，我了解了数据的处理和分析过程，提高了自己的数据处理能力。
此外，在进行topmap实验时，合理安排时间和资源是非常重要的。
在实验前，我们制定了详细的时间计划和实验流程，并根据实验需求准备了所需的材料和工具。
在实验过程中，我们严格按照时间计划进行操作，并合理安排时间和资源。
通过这样的安排，我们能够高效地完成实验任务，节约时间和资源，提高了工作效率和效果。
最后，实验中的问题和挑战需要勇于面对和解决。
在进行topmap实验时，我们遇到了各种各样的问题和挑战，比如设备故障、数据异常等。
在面对这些问题时，我们不畏困难，积极寻找解决方案，并及时与实验指导教师进行沟通和协商。
通过不断的努力和探索，我们最终解决了实验中的问题，取得了预期的实验结果。
总的来说，通过参与topmap实验，我学到了很多关于团队合作、实验操作、数据处理和问题解决的知识和经验。
这次实验是我大学生涯中的一次宝贵经历，让我进一步认识到团队合作的重要性，提高了我的实践能力和综合素质。
我将认真总结这次实验的心得和体会，并运用到今后的学习和工作中。
Topas软件的应用体会(吴冰,华南理工)
1.5有些空间群的确定需要用到其他实 验
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6. TOPAS提供大量宏 Technical Reference中有各种宏的详细说明及示例， 对于有经验的用户，应用这些宏来建立模型、精修参 数非常有用。
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四、TOPAS应用的一点小技巧：
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二、“把薄书读厚”——功夫在诗外
TOPAS入门很容易，用好不容易。 TOPAS允许用户有很多选择，但是选择哪一项更好更合适，就需要用 户的经验，对衍射，对晶体学知识了解的深入程度了。 举一个很简单的例子：石英五指峰 晶体学知识:晶系，点群，空间群，宏观对称性，微观对称性…… 结构化学知识：各化学键的键长和键角范围，刚体模型……
1.Zero error 2. Lorentz-Polarisation factor 3.Absorption 厚积薄发
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X射线衍射分析
LP Factor (Lorentz-Polarisation factor) using the monochromator angle in[°2θ] Synchrotron use : 90 Neutron use : 90 No monochromator use : 0 Monochromator use (most common monochromators, Cu radiation): Ge : 27.3 Graphite : 26.4 Quartz : 26.6
TopSchool知CAI教学中的应用
TopSchool知CAI教学中的应用
曹力;吴军
【期刊名称】《电脑技术信息》
【年(卷),期】1999(000)004
【摘要】本文简要介绍了ＴｏｐＳｃｈｏｏｌ教学辅助软件的功能，安装，调试及其具体的使用方法。
【总页数】2页(P34-35)
【作者】曹力;吴军
【作者单位】鞍山钢铁学院;鞍山钢铁学院
【正文语种】中文
【中图分类】G434
【相关文献】
1.CAI课件在《环境科学》教学中的应用探索--以"水污染防治"CAI课件为例 [J], 徐颂
2.多媒体CAI课件系统在对外汉语教学中的应用--《你是哪儿人》第二课时CAI 课件系统设计 [J], 雷莉
3.CAI课件在《环境化学》教学中的应用探索——以“水环境化学”CAI课件为例[J], 白乌云;敖登格日乐
4.应用CAI课件推进课程改革--"函数作图"教学中数学软件的应用 [J], 程飞
5.基于CAIS下的嵌入式“微件”在中学地理教学中的应用探究 [J], 陆光明
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浅谈计算机软件开发中分层技术的运用
浅谈计算机软件开发中分层技术的运用
吴晓阳
【期刊名称】《魅力中国》
【年(卷),期】2013(000)034
【摘要】如今社会进入信息时代，技术人员把身心投入到计算机软件的开发中去，计算机软件的应用日渐繁多。
本文简要概述了基于多层结构模式开发的软件及其优点，并详细探讨了分层技术在软件开发中的应用。
【总页数】1页(P100-100)
【作者】吴晓阳
【作者单位】南阳医学高等专科学校河南南阳 473000
【正文语种】中文
【相关文献】
1.浅谈计算机软件开发中的分层技术运用 [J], 许葵元
2.浅谈运用分层技术丰富计算机软件开发 [J], 王彬华
3.分层技术在计算机软件开发中的运用 [J], 罗福俠
4.浅谈计算机软件开发中的分层技术运用 [J], 许葵元
5.语言与分层技术在计算机软件开发中的运用 [J], 唐明;黄娇平
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2.3仪器参数：参考Users Manual 4.2.2.3 厚积薄发 学而知新
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2.4修正参数：
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2.2背底模型：
• Most backgrounds can be fitted with a polynomial function (Chebychev Polynomial) • The 1/x function is used to fit the rise the background at low angles caused by scatter from the direct beam • Too few (<3) or too many parameters (>6) can be a source for serious errors, especially if broad peaks are present • If an amorphous halo is present, it can often be fitted by entering a peak phase with a single peak 厚积薄发 学而知新
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3.在对背景的处理上
TOPAS 采用Chebychev Polynomial曲线和1/x 函数来拟合 全谱背景, 同样减小了人为误差. 有些软件需要人为扣除背景.计算结果有很大的随机性. 例如计算样品的结晶度： 谱图低角区的拖尾峰，背底，各谱峰的拟合效果都非常好。
2
W
G
-
0+
-
0
+
-
0
+
-
0
+
Absorption sin(2q) / AB
Crystallite Size 1 / cos(2q) CS
Strain STR tan(q)
Final Profile
S
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Y(2q) = (W ´ G) ´ S
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2.用卷积来处理峰形: 2.1实验谱=光源峰形卷积*仪器峰形卷积*样品信息卷积 这样，我们如果用一个标样，如（Bruker公司随机提供的 刚玉）来标定光管的光源峰形卷积和仪器峰形卷积以后, 就可以从实验所测的全谱中”去卷积”得到样品信息 (size/strain).（适用于平行光几何） 2.2 在对峰形的拟合上, TOPAS可以直接对每个单峰选择FP, PV (pseudo‐Voigt), SPV(split pseudo‐Voigt), PVII(Pearson‐VII), SPVII(split Pearson‐VII)等峰形 进行拟合. （其他有些XRD专业软件，仅仅用函数来处理峰形, 对仪器 的标定也停留在FWHM 曲线上。）
1.Zero error 2. Lorentz-Polarisation factor 3.Absorption 厚积薄发
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LP Factor (Lorentz-Polarisation factor) using the monochromator angle in[°2θ] Synchrotron use : 90 Neutron use : 90 No monochromator use : 0 Monochromator use (most common monochromators, Cu radiation): Ge : 27.3 Graphite : 26.4 Quartz : 26.6
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6. TOPAS提供大量宏 Technical Reference中有各种宏的详细说明及示例， 对于有经验的用户，应用这些宏来建立模型、精修参 数非常有用。
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四、TOPAS应用的一点小技巧：
可以下载CIF 结构文件的网站
Inorganic crystal structure database (ICSD) available at or at http://icsdweb.fizkarlsruhe.de/index.php Bruker-AXS structure database (a few hundred minerals) American Mineralogist Crystal structure database /A MS/amcsd.php Min-Chryst http://database.iem.ac.ru/minc ryst/
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二、“把薄书读厚”——功夫在诗外
TOPAS入门很容易，用好不容易。 TOPAS允许用户有很多选择，但是选择哪一项更好更合适，就需要用 户的经验，对衍射，对晶体学知识了解的深入程度了。 举一个很简单的例子：石英五指峰 晶体学知识:晶系，点群，空间群，宏观对称性，微观对称性…… 结构化学知识：各化学键的键长和键角范围，刚体模型……
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5.TOPAS根据各相的cif结构采用Rietveld方法来定量
5.1 没有非晶相
精修各个物相的晶胞参数和晶粒尺寸， 有择优取向、吸收系数较小时也可修正。
5.2 有非晶相
加入内标（spiking）相
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1.关于Indexing： 1.1 最好选取从第一个峰开始的20-25 条谱线 1.2 Bravais 法则 1.3 优先选则GOF大的 1.4 增加一些限定条件，如
1.5有些空间群的确定需要用到其他实 验
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Байду номын сангаас
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4.TOPAS计算晶粒大小
4.1 由于采用了卷积方法计算峰形，我们在用基本参数 法得到仪器信息以后，可以从实验所测的全谱中”去卷 积”得到样品晶粒大小信息。 4.2 TOPAS用Rietveld精修出高斯size和洛伦兹size，然 后通过求两者的卷积优化两成分的贡献因素,使其与测得 峰形吻合，优化结果给出Voigt组合峰形的积分宽度，从 而得到样品的晶粒大小。
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石英五指峰： 如果我们选用SPVII峰型拟合，RWP（2.06%）收敛得很好，但是我们看到第二 个和第三个峰的强度比与实际不符。 如果采用FP法，尽管RWP（3.26%）比上面的方法差，但是拟合结果更符合实际。 如下图。
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Y(2q) = (W ´ GEq ´ GAx) ´ Si ´ Pi ´ Ui + Bkg
Fundamental Parameters Approach Both Empirical Approach
W GEq GAx Si Pi Ui Bkg
: Emission Profile : Instrument Convolutions in the Horizontal Plane : Instrument Convolutions in the Axial Plane : Sample Convolutions : Micro-Structure Effects : Any User-Supplied Convolutions : Background 厚积薄发 学而知新
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peak phase (profile fitting), hkl-phase (lattice parameter refinements), structure (structure analysis and refinement)
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X射线衍射分析
2.1光源模型：
• 文件路径:\topas4\lam\ • The default profile m has 2 lines, Cuk1 and Cuk2. • For data with very sharp peaks the profile m will give slightly better refinements.
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线形卷积合成
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