ABC分类管理法是指啥

Posted 2023-05-05

参考技术A

ABC分类法又称帕雷托分析法，也叫主次因素分析法，是项目管理中常用的一种方法。它是根据事物在技术或经济方面的主要特征，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。由于它把被分析的对象分成A、B、C三类，所以又称为ABC分析法。

在ABC分析法的分析图中，有两个纵坐标，一个横坐标，几个长方形，一条曲线，左边纵坐标表示频数，右边纵坐标表示频率，以百分数表示。横坐标表示影响质量的各项因素，按影响大小从左向右排列，曲线表示各种影响因素大小的累计百分数。将曲线的累计频率分为三级，与之相对应的因素分为三类：

A类因素，发生累计频率为0%~80%，是主要影响因素。

B类因素，发生累计频率为80%~90%，是次要影响因素。

C类因素，发生累计频率为90%~100%，是一般影响因素。

扩展资料：

ABC分类法的起源：

ABC分析法是指将库存物资按照重要程度分为特别重要库存（A类物资），一般重要物资（B类物资）和不重要物资（C类物资）三个等级，根据不同类型的物资进行分类管理和控制的方法。ABC分析法是帕累托理论在物流管理领域中的应用。

在18世纪，意大利经济学家威利弗雷德，帕累托在一项对米兰财富分布的研究中， 发现20%的人控制了80%的财富，而80%的却只占有20%的财富，他将这一关系用图表的方式表示出来，就是著名的帕累托定理。该分析的核心思想就是决定一个事物的众多因素中，少数因素对事物具有决定性作用，而多数属于对事物影响较小的次要因素。

1951年，管理学家戴克将其应用在库存管理，命名为ABC分析法。后来，朱兰将其引入到质量管理，用于质量分析，被称为排序图。到了1963年，管理大师德鲁克将其推广到全社会，使其成为普遍使用的管理方法。

参考资料来源：百度百科-ABC分类法

yolo算法是指啥？

YOLO (You Only Look Once)，是一个用于目标检测的网络。

目标检测任务包括确定图像中存在某些对象的位置，以及对这些对象进行分类。以前的方法，比如R-CNN和它的变种，使用一个管道在多个步骤中执行这个任务。这可能运行缓慢，也很难优化，因为每个单独的组件都必须单独训练。

特点

YOLO将对象检测重新定义为一个回归问题。它将单个卷积神经网络(CNN)应用于整个图像，将图像分成网格，并预测每个网格的类概率和边界框。

该算法还可以预测边界框中存在对象的概率。如果一个对象的中心落在一个网格单元中，则该网格单元负责检测该对象。每个网格中将有多个边界框。在训练时，我们希望每个对象只有一个边界框。因此，我们根据哪个Box与ground truth box的重叠度最高，从而分配一个Box来负责预测对象。

参考技术A

YOLO是一种目标检测的算法。
YOLO将对象检测重新定义为一个回归问题，所以它非常快，不需要复杂的管道。它比“R-CNN”快1000倍，比“Fast R-CNN”快100倍。能够处理实时的视频流，延迟能够小于25毫秒，精度是以前实时系统的两倍多，YOLO遵循的是“端到端深度学习”的实践。它将单个卷积神经网络（CNN)应用于整个图像，将图像分成网格，并预测每个网格的类概率和边界框。

例如，以一个100x100的图像为例。我们把它分成网格，比如7x7。然后，对于每个网格，网络都会预测一个边界框和与每个类别（汽车，行人，交通信号灯等）相对应的概率。