1.可用性 刺激源：用户 刺激：当很多用户在一个时间进行操作而造成访问源过大，造成系统崩溃 环境：正常操作时 响应：当访问源过大时，系统检测到状况，记录并通知 响应度量：一定时间内排除故障，刷新页面 2.可修改性 刺激源：开发人员 刺激：修改用户界面时 环境：在设计阶段 响应：找到需要修改的位置，进
1、可用性分析 场景部分：双十一购物热潮是出现订单、付款延时的问题。 刺激源: 双十一淘宝用户登录，购买，下单，浏览 刺激:很多用户进行同时访问，系统访问量过大因出现崩溃 制品:系统 环境:正常操作 响应:系统检测到事件：记录故障，通知系统 响应度量:一分钟后
这两天在阅读北邮一位博士宋成的学位论文，论文名为《可信计算平台中若干关键技术研究》，在这里稍微记录一下，也算给自己一个小督促和整理 想要对可信计算平台的关键技术进行研究，首先是要了解以下三个方面的内容 可信计算核心技术–TPM 可信计算平台体系结构 可信计算平台功能
单利/复利计息的终值和现值 例1：面值为100的债券，年利率为8%，期限10年，求到期终值： def flfv(a,r,t): ffv=a*(1+r)**t return ffv def dlfv(a,r,t): dfv=a*(1+t*r) return dfv print('单利终值为{},复利终值为{}'.format(dlfv(100,0.08,10),\ round(flfv(100,0.08,10),2)
目录 绝对值 度量空间 Example: 开集，闭集 @ 绝对值 distance\(:|a-b|\) properties\(:(1)|x| \geq 0\),for all \(x \in R\),and \("=” \Leftrightarrow x=0\) \((2):|a-b|=|b-a|(|x|=|-x|)\) \((3):|x+y| \leq |x|+|y|\),for all \(x,y \in R\) (\(|a-c| \l
tableau官方案例2：创建起点和终点的路径地图 （spider Maps） 源数据样式: 应用：交通图 步骤及注意： 将Line Group (Path ID)维度放入标记卡详细信息 默认的为聚合字段，想点之间显示线，需取消聚合度量（位置在分析里面选择） 字段若为度量字段需改为维度 标记卡中样式选择线 将点顺序
聚合 类似于 DSL 查询表达式，聚合也有 可组合 的语法：独立单元的功能可以被混合起来提供你需要的自定义行为。这意味着只需要学习很少的基本概念，就可以得到几乎无尽的组合。 要掌握聚合，你只需要明白两个主要的概念： 桶（Buckets）满足特定条件的文档的集合指标（Metrics）对桶内的文档进行统
解决复杂问题的一个思路：分解问题。 大的化小的，小的再化小的，小到能去解决。 可以工作的软件 优于 面面俱到的文档 度量项目是否成功的标准不一致：有的项目追求功能的完整，有的项目追求效率的提升 指标转向 目标 拷问你们，发掘更深层次的东西 引入更多的变量，更加不
场景一：显示内部占比 度量值下三角 --> 快速表计算（总额百分比） --> 计算依据 表向下场景二：更改显示数量级 度量值下三角 --> 设置格式 场景三：求日期差值 DATEDIFF('day','x',y)场景四：case的用法，一个应用场景是文本类型转换数值类型 CASE [test]
信息度量 1. 独立与马尔可夫链 独立（Independence） 对于两个随机变量\(X\)和\(Y\)，若对所有的\((x, y) \in \mathcal{X} \times \mathcal{Y}\)，都有 \[ p(x, y) = p(x)p(y) \] 则称\(X\)和\(Y\)独立，记为\(X \perp Y\)。 \(p(x), p(y), p(x, y)\)分别是\(\text{Pr}(X=x), \text{Pr}(Y=y
性能度量 对学习器的泛化性能进行评估，不仅要有有效可行的实验估计方法，还要有衡量模型泛化能力的评价标准，这就是性能度量。 以下介绍分类任务中常用性能度量 错误率与精度 在上一篇文章中有提到错误率和精度，以下对其定义： 错误率： E(f; D) = 精度： acc(f; D) = = 1 - E(f; D) 其
通过本节课的学习，我了解了信息方面，计算机信息处理方面，图灵机方面的知识。现总结如下： 一.信息 1.信息的定义：信息的定义目前没有统一的、能为各界普遍认同的定义。几个比较有代表性的有 ： （1）维纳：将信息提到了最基本的概念的位置，提出信息是信息，不是物质也不是能量。 （2）信息是差异
字符串的相似性比较应用场合很多，像拼写纠错、文本去重、上下文相似性等。 评价字符串相似度最常见的办法就是：把一个字符串通过插入、删除或替换这样的编辑操作，变成另外一个字符串，所需要的最少编辑次数，这种就是编辑距离（edit distance）度量方法，也称为Levenshtein距离。海明距离是编辑
mAP是指平均准确率，是机器学习中模型好坏的一种评价指标。在介绍mAP前应该首先了解几个概念： 1、P (percision) 准确率，在周志华的《机器学习》中，称为“查准率”。在信息检索中，准确率是指我检索出的信息有多少比例是用户感兴趣的。 P = 系统检索到的相关文件 / 系统检
度量元体系 对于已有度量元的分类可以按照提取的角度进行分类也可以从软件质量的角度进行分类。 度量元按照提取方式的角度分为如下的几类 从软件可维护性质量模型的角度可以按照如下的方式进行分类 CK度量元 wmc Weighted methods per class CK 类中方法的个数
Helix QAC 是Perforce 公司（原PRQA 公司）产品，主要用于C/C++ 代码的完全自动化静态分析工作，可以提供编码规则检查、代码质量度量、软件结构分析、测试结果管理等功能。Helix QAC 能够全面而准确地发现软件中潜在的问题，自身符合ISO26262 功能安全标准认证。目前已广泛应用于汽
spss25页练习题 一、选择题（我就按填空的形式写了，请勿责怪） 1.spss发行版本的说法，正确的是 2.哪些是spss统计学分析软件的基本窗口 3.spss帮助系统可以操作 4.下列哪些模块是spss18.0 的新增模块 5.哪些方式不是spss提供的运行方式 6.哪些功能是sps
DevOps理论＋实践之路 从DevOps基础理论出发，通过一个案例，从架构选型，环境搭建，逐步完善应用，实现分布式部署，CI/CD，滚动升级，自动扩缩容，日志集中管理，应用实时监控等相关功能，完整呈现DevOps实践流程 对于测试主要工作，在当前CI/CD下应该怎么有效的进行，在后面将进行持续的学习和思考。 一
转载自: https://blog.csdn.net/zh_geo/article/details/52954145 VS2012 -> Analyze -> Calculate code metrics feature. 代码度量(Code Metrics)是用来测量专业标准的软件特性. 在某些方面,它提供了量化的有用反馈给开发者. 查看代码度量值很简单:在项目或解决方案上按
5.1 创意工具 Ideation 创意开发 创意工具 Scamper Substitute Combine Adapter Modify Put to another use Eliminate Reverse Brainstorming Mindmapping Storyboarding Brainwriting Six Thinking Hats White 聚焦事实 Yellow 寻找积极价值 Black 寻找问题缺陷 Red表
缺陷报告，是软件测试这个职位最重要得产出之一。甚至对软件测试这个行业你可以用比较狭隘的描述去定义他为：‘测试就是为了找到缺陷’。 测试人员报出的缺陷，可以很好的反应产品中的问题，修复了这些问题，就可以有效的降低产品风险。 其实缺陷报告不单单能帮助研发团队发现问
什么是HPA Horizontal Pod Autoscaling可以根据指标自动伸缩一个Replication Controller、Deployment 或者Replica Set中的Pod数量 HPA的工作模型 有哪些指标 目前主要分两个版本 1.autoscaling/v1 v1版本只支持 cpu 2.autoscaling/v2beta2 v2beta2版本支持 自定义 ，内存 ，
算法效率的度量方法 注: 本系列笔记的图片来自小甲鱼的[数据结构与算法] 之前提到设计算法要尽量提高效率,这里的效率高一般指的是算法的执行时间. 事后统计法 通过设计好的测试程序和数据,利用计算机计时器对不同算法编制的程序的运行时间进行比较,从而确定算法效率的高低. 缺陷:
Python 文本相似度和聚类 文本数据是非结构化的和高噪声的。在执行文本分类时，拥有标记合理的训练数据和有监督学习大有裨益。但是，文档聚类是一个无监督的学习过程，将尝试通过让机器学习各种各样的文本文档及其特征、相似度以及它们之间的差异，来讲文本 文档分割和分类为单独的类别。
软件行业导入六西格玛过程中的错误解读，六西格玛在制造业的流水线过程以及硬件过程获得巨大成功，这个成绩让软件行业按捺不住，开始把六西格玛植入软件领域，然而几十年过去了，回头看，六西格玛在软件这块地盘似乎并没有给我们带来什么拿得出手的斩获。 那么六西格玛的植入真的是个错误么？非
