- 时间：2022-01-04 19:27 编辑：魏凤娟 来源：蚂蚁资源 阅读：369
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魏凤娟）
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- BP是干什么的关于IT方面的,BP= business partner，指业务伙伴HR=human resources，指人力资源人力资源的三驾马车62616964757a686964616fe78988e69d8331333339653766是目前大家比较推崇的人力资源管理模式，指人力资源管理分为三大领域，一是体系建设、二是共享服务、三是业务伙伴，这三者之间各有侧重，体系建设就如同咨询机构，每个人都是人力资源模块专家，他们都可以根据业务需要，做出专业方案。他们精深，但不宽阔；共享服务就如同服务中心，凡是能够通过资源整合，提升组织效率的事宜，均由这个部门来负责。那么，这个部门是否以事务性工作为主。是，但又不全是。因为事务性的工作需要通过建规则、理流程、引服务、建IT来解缚大家的手脚，即可以减少服务流程，引入一站式服务的理念，同时可以通过优化流程，共享平台，而提升做事效率；业务伙伴（BP）这个角色是连接人力资源与业务部门的关键纽带，这个岗位的人即要懂专业，又要懂业务，同时他了解人力资源的各个模块，做好桥梁、用人力资源专业帮助业务部门解决问题，才是其根本价值。HR BP即“人力资源合作伙伴”： 在企业战略的发展与实施，人力资源政策事宜等方面，为企业并购提供人力资源支持。该岗位的设置相当于在业务部门和人力资源部门架起桥梁，能够让招聘更加贴近用人部门的需求。不得不说，这个岗位的诞生是出于市场的需要，多元化管理的公司，部门太多，业务相差巨大，不可能使用同一套人力资源招聘系统，需要有独特性，这个时候，HR BP的重要性就体现出来了。
- 2022-01-04 19:27:36
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- 由Rumelhart和McCelland领导的科学家团队提出了BP（后传播）网络，1986年，是一种以误差反向传播算法训练的多层前馈网络，是最广泛使用的神经网络模型之一。BP网络可以学习和存储大量的输入输出模式映射，而无需透露描述该映射关系的数学方程。其学习规则正在使用速度丢弃方法通过反向通信不断调整网络的权重和阈值，使得错误的数量和网络最小。BP神经网络模型拓扑包括输入层（隐藏层）和输出层。人工神经网络是模拟人们思考的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其具有分布式存储和信息的并行性。虽然单个神经元的结构极其简单，但该功能有限，但行为由大量神经元组成的网络系统非常丰富多彩。人工神经网络首先必须在工作前与某种学习指南学习。现在描述了人工神经网络的两个字母作为示例。指定“1”应在“A”输入网络时输出，当输入为“B”时，输出为“0”。因此，在线学习的标准应该是：如果网络判断错误，网络就会通过网络学习，这应该使网络降低相同错误的可能性。首先，将（0,1）间隔内的随机值提供给网络，输入“a”到网络，网络将输入要加权的输入模式，并比较阈值，线性操作，得到输出网络。在这种情况下，网络输出的概率为“1”，每个概率为50％，即它是完全随机的。此时，如果输出为“1”（结果是CORRECT），连接权重增加，使得当网络再次遇到“A”模式输入时，网络可以进行正确的判断。如果输出为“0”（即结果误差），则朝向减小加权输入加权值的方向调整网络连接权重，目的是减少下一个“A”模式输入下次输入，降低损坏相同错误的可能性。所以工作，当进入多个手写“A”，“B”后，在输入网络之后，经过多个学习方法，网络判断的正确速率将大大提高。这表明网络已经从这两种模式成功学习，并且它已经将这两种模式分发到网络的每个连接重量中的存储器。当网络遇到任何这些模式时，可以快速，准确的判断和识别。一般来说，网络中包含的神经元数量越多，越多ED，更识别的模式。拓扑顶部的顶部通常被称为三层前馈网格或三层感知器，即输入层，中间层（也称为隐藏层）和输出层。其特征在于：相邻神经元之间的每个层的神经元仅在没有连接的情况下，同一层中的神经元之间没有连接，并且每个层的神经元之间没有反馈连接，这构成了前馈神经具有层次结构的网络系统。单个计算层前馈神经网络只能解决线性可能是有问题的，并且能够解决非线性问题的网络必须是具有隐藏层的多层神经网络。神经网络的研究内容非常广泛，反映了多学科交叉技术的特征。主要研究工作集中在以下几个方面：（1）对T的研究他生物原型。研究神经细胞，神经网络，神经系统从生理学，心理学，解剖学，脑科学，病理学等生物科学，神经系统的生物学原型结构和功能机制。（2）建立理论模型。根据生物原型的研究，神经元的理论模型，建立了神经网络。这些包括概念模型，知识模型，物理化学模型，数学模型等（3）网络模型和算法研究。基于理论模型研究的基础，使特定的神经网络模型实现了计算机仿真或硬件的准备，包括网络学习算法的研究。这项工作也被称为技术模型研究。（4）人工神经网络应用系统。基于网络模型和算法研究，人工神经网络用于构造实际应用系统，例如，某种符号的函数Al处理或模式识别，专家系统的组成部分，以及机器人等。在当代新兴科学和技术的发展历史中，人类已经通过了征服空间，基本粒子和生命来源的过程中崎岖的道路。我们还将认为，人脑功能和神经网络的探索将伴随克服沉重的困难。神经网络可以用作分类，聚类，预测等。神经网络需要具有一定量的历史数据，通过历史数据培训，网络可以了解数据中隐含的知识。在您的问题中，您必须先找到一些问题的一些功能，以及相应的评估数据，并使用此数据培训神经网络。虽然BP网络已被广泛使用，但存在一些缺陷和缺点，主要包括以下方面。首先，由于学习率是固定的，网络HA慢的收敛速度，需要更长的训练时间。对于一些复杂的问题，BP算法所需的训练时间可能很长，主要是由于学习率太小，可以使用学习率或自适应学习速率的变化来改进。其次，BP算法允许权重到某个值，但不保证错误平面的总体最小值，因为梯度下降可以产生局部最小值。对于此问题，可以使用额外的势头方法。同样，网络中隐藏层的层数和数量的数量没有理论引导，通常通过经验或通过重复的实验确定。因此，通常存在很多冗余，网络学习的负担也在一定程度上增加。最后，网络的学习和记忆有不稳定。也就是说，如果您添加学习样本，培训很好，您需要从头部训练，用于PROVIOZEHE体重和阈值不可记忆。但是，可以保存预测，分类或聚类。
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