利用零碎的时间,粗略了解了一下TMMi V1.2,整理一下学习笔记跟大家分享一下. 本文分为四个部分,分别为TMMi概述.TMMi结构.成熟度级别和过程域.TMMi实施周期,希望能够帮助大家更好的理解测试成熟度模型集成.   一.TMMi概述  首先,在正式介绍TMMi之前,让我们思考一个问题:什么是测试? 为什么要做测试活动呢?我们可以考虑以下情况: 那么,我们要怎么来做.才能够提高软件测试效率,保证软件质量? 软件测试的组织和实施,并非一项简单的作用,而是一门高专业化的技能,涉及许多过程.技…

什么是CMMI CMMI全称是Capability Maturity Model Integration, 即能力成熟度模型集成,是由美国国防部(Office of the Secretary of Defense)与卡内基-梅隆大学(Carnegie Mellon University)和美国国防工业协会(National Defense Industrial Association)共同开发的一个过程改进方法(process improvement approach),它向组织提供用于有效的…

关于CMMI的过程域,请参考 CMMI能力成熟度模型集成的过程区域 1.CMMI/SPCA概述 CMM是“能力成熟度模型(Capability Maturity Model)”的英文简写,该模型由美国卡内基-梅隆大学的软件工程研究所(简称SEI)受美国国防部委托,于1991年研究制定,最初的主要目的是为了评价美国国防部的软件合同承包组织的能力,后因为在软件企业应用CMM实施过程改进取得较大的成功,便在全世界范围内广泛使用. CMMI是SEI于2000年发布的CMM的新版本.CMMI发展到现在,共…

TOGAF架构能力框架之架构合同.成熟度模型和架构技能框架 5. 架构合同 架构合同是在开发团体和赞助者之间关于架构的交付物.质量以及适用目标的联合协议,并且通过有效的架构治理将会促使这些协议的成功施行.通过对合同的管理施行一个治理方法,如下几点将会得到保障: 一个连续监测系统,用于检查完整性.变更.决策,并对组织内所有架构相关活动进行审计. 与现存的或正在开发中的架构相关的原则.标准和需求得以被坚持. 明确存在于架构的开发.实现和运营中的各种风险. 一系列流程和实践得以被制定,从而保障针对所有…

5. 架构合同 架构合同是在开发团体和赞助者之间关于架构的交付物.质量以及适用目标的联合协议,并且通过有效的架构治理将会促使这些协议的成功施行.通过对合同的管理施行一个治理方法,如下几点将会得到保障: 一个连续监测系统,用于检查完整性.变更.决策,并对组织内所有架构相关活动进行审计. 与现存的或正在开发中的架构相关的原则.标准和需求得以被坚持. 明确存在于架构的开发.实现和运营中的各种风险. 一系列流程和实践得以被制定,从而保障针对所有架构制品的开发和使用的问责性.责任和规章. 对于为合同进行负…

能力成熟度模型(Capability Maturity Model,英文缩写为CMM)[1]是 一种开发模型.Carnegie Mellon大学的研究人员从美国国防部合同承包方那里收集数据并加以研究,提出了CMM.美国国防部资助了这项研究.Carnegie Mellon以该模型为基础,创办了软件工程研究所(SEI).CMM的目标是改善现有软件开发过程,也可用于其它过程. 它是对于软件组织在定义.实施.度量.控制和改善其软件过程的实践中各个发展阶段的描述.CMM的核心是把软件开发视为一个过程,并根…

下面我们就看看是如何划分的,来评判一下各位同仁自己所在的公司,所在的级别. TCMM Level 1:Initial(初始级)   测试处于一个混乱的状态,还不能把测试同调试分开,在编码完成后才进行测试工作,测试和调试交叉在一起,目的就是发现软件中的bug. 测试的目的是表明程序没有错.软件产品发布后没有质量保证.缺乏测试相应的测试资源.例如专职测试人员和测试工具,测试人员没有经过培训. 这种类型的公司属于这个阶段,处于这个阶段的公司在测试中缺乏成熟的测试目标,测试处于可无可有的地位. TCMM…

一:测试V模型 RAD(Rap Application Development 快速引用开发)模型是软件开发过程中的一个重要模型,由于模型构图形似字母V,所以又称软件开发的V模型.他通过开发和测试同时进行的方式来缩短开发周期,提高开发效率. V模型的阶段步骤:需求分析,概要设计,详细设计,软件编码,单元测试,集成测试,系统测试.验收测试. 需求分析:首先要明白客户需要什么,需要软件做成什么样子,需要什么功能,这一点主要是需求调研师与客户进行的沟通和理解.需要调研师要能准确的知道客户所需要的功能,…

初识Spark的MLP模型 1. MLP介绍 Multi-layer Perceptron(MLP),即多层感知器,是一个前馈式的.具有监督的人工神经网络结构.通过多层感知器可包含多个隐藏层,实现对非线性数据的分类建模.MLP将数据分为训练集.测试集.检验集.其中,训练集用来拟合网络的参数,测试集防止训练过度,检验集用来评估网络的效果,并应用于总样本集.当因变量是分类型的数值,MLP神经网络则根据所输入的数据,将记录划分为最适合类型.常被MLP用来进行学习的反向传播算法,在模式识别的领域中算是标…

文 | 帆软数据应用研究院 水手哥 本文出自:知乎专栏<帆软数据应用研究院>——数据干货&资讯集中地   无论国内还是国外,多数企业的BI和分析平台建设之路并不平坦:一是对自身的环境和需求认识不足,未能打蛇打七寸,导致成效产出不高:二是眼光只放在当前,未能考虑以后的变数,导致BI建设不能有序延展响应需求:三是经验和水平不足,难以驾驭BI建设路线图,导致走了不少弯路甚至回头路. 对此Gartner推出了BI成熟度模型,帮助企业应用“ITScore for BI and Analytics…

周末在家闲来无事,泡咖啡看书,正好看到了关于CMM的相关资料,分享出来,也当做学习笔记... 一.CMM简介 CMM,英文全称为Capability Maturity Model for Software,即:软件成熟度模型. CMM的核心是把软件开发视为一个过程.它是对于软件在定义.实施.度量.控制和改善其软件过程的实践中各个发展阶段的描述. 根据这一原则对软件开发和维护进行过程监控和研究,以使其更加科学化.标准化,使企业能够更好地实现商业目标. 分级:一级为初始级,二级为可重复级,三级为已定…

作者:吴晓军 原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27424282 模型验证(Validation) 在Test Data的标签未知的情况下,我们需要自己构造测试数据来验证模型的泛化能力,因此把Train Data分割成Train Set和Valid Set两部分,Train Set用于训练,Valid Set用于验证. 简单分割 将Train Data按一定方法分成两份,比如随机取其中70%的数据作为Train Set,剩下30%作为Valid Set,每次都固定地…

“成熟”这个词带来了很多想法:你在青年时不愿意找到工作?你四岁的孩子偶尔发脾气?可能还有你的公司能否在数字化时代提供个性化的客户体验? 你如何定义CX成熟度?如果您的CX战略仍处于开发阶段,您需要达到什么样的成熟度?Sitecore的CX成熟度模型将帮助您回答这些问题.该模型衡量您的数字客户参与能力的战略价值,使您能够评估您在线个性化与个人互动的程度.让我们仔细看看. Sitecore如何定义CX成熟度? Sitecore将CX成熟度定义为您的企业吸引和留住终身客户的能力,这些客户不仅可以重新访…

摘要: 本文介绍了成熟度模型在软件开发行业的应用,重点阐述了成熟度模型对于敏捷和DevOps在企业中进行规模化推广的价值,探讨了成熟度模型的设计原则,并对于如何明智使用成熟度模型给出了建议. 导言 在敏捷和DevOps社区,尽管对成熟度模型一直有些争议,但使用各种成熟度模型来指导转型的尝试却从未停止过:从笔者的从业经历来看,谨慎地使用成熟度模型,对敏捷和DevOps在企业中的规模化推广具有很重要的现实意义. 成熟度模型简介 “团队定期地反思如何能提高成效,并依此调整自身的举止表现”,这是敏捷宣言…

PCMM中英版终于发布 时光荏苒,从当初的回眸到如今的回头,这才发现:坚守一份承诺是多么的不易! 一年多了,这份承载殷切期待的作品--<PCMM(人力资源能力成熟度模型)V2.0 (中英文对照版)>,今天与各位见面. 欣喜之余,我们最最感谢的是思步译站"PCMM翻译"团队成员的伙伴们(附后).TA们牺牲业余时间不计辛劳与报酬的参与到这份事业中,真正的践行了"生命因服务而美丽"的精神,让我们由衷的说一句:非常感谢你们的付出,你们是最可爱的人! 软件过程改善…

近期做的项目中准备引入RESTful风格,特地进行了一些学习,其中比较重点的有一个理查德成熟度模型(Richardson Maturity Model),模型提出了四个等级(0-3),如下图 其中只有Level3才能算作真正的RESTful模型,下面对各个级别进行一些简单的介绍 Level 0:直接通过一些固定的URL和单一的请求方式(如只用POST或只用GET)传入请求,请求指向的资源.操作方法.数据等都写在请求数据中,通常只用单一的 Level 1:在URL中对资源进行了区分,用单一的请求方…

SaaS成熟度模型分级: 根据SaaS应用是否具有可配置性,高性能,可伸缩性的特性,SaaS成熟度模型被分成四级.每一级都比前一级增加三中特性中的一种.   可配置 高性能 可伸缩 Level1 N N N Level2 Y N N Level3 Y Y N Level4 Y Y Y Level5 N N N Level1:定制开发 这种模型下,软件服务提供商为每个客户定制一套软件,并为其部署.每个客户使用一个独立的数据库实例和应用服务器实例.数据库中的数据结构和应用的代码可能都根据客户需求做过…

总结:不平衡数据的分类,(1)数据层面:使用过采样是主流,过采样通常使用smote,或者少数使用数据复制.过采样后模型选择RF.xgboost.神经网络能够取得非常不错的效果.(2)模型层面:使用模型集成,样本不做处理,将各个模型进行特征选择.参数调优后进行集成,通常也能够取得不错的结果.(3)其他方法:偶尔可以使用异常检测技术,主要有IsolationForest,OneClassSVM,LocalOutlierFactor,KMeans,其中IsolationForest效果最好.但是不及前…

目录 模块及测试文件中集成doctest测试 编码 使用doctest选项 输出格式 pytest-specific 特性 返回: Pytest权威教程 模块及测试文件中集成doctest测试 编码 使用doctest选项 默认情况下,Pytest按照python doctest模块标准test*.txt模式进行匹配.你也可以通过使用以下命令更改匹配模式: pytest --doctest-glob='*.rst' 在命令行上.从版本开始2.9,--doctest-glob可以在命令行中多次使用…

BIMFACE二次开发系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 随着建筑信息化模型技术的发展,越来越多的人选择在云端浏览建筑模型.现阶段的云端模型浏览大多是基于文件级别,一次只可以浏览一个模型文件中的内容.而在工程项目模型设计的过程中,通常由多个设计师协同设计,不同的设计师负责不同的专业领域(例如建筑.结构.水电等).如果想要在云端浏览整个项目工程,就需要把这些组成部分集成起来一起展示.更近一步,如果要在集成的模型之上进行业务集成的话,就要求在集成过程中对构件按单体,楼层,专业,构…

1.评价指标的局限性 问题1 准确性的局限性 准确率是分类问题中最简单也是最直观的评价指标,但存在明显的缺陷.比如,当负样本占99%时,分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率.所以,当不同类别的样本比例非常不均衡时,占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素. 例子:Hulu的奢侈品广告主希望把广告定向投放给奢侈品用户.Hulu通过第三方的数据管理平台拿到了一部分奢侈品用户的数据,并以此为训练集和测试集,训练和测试奢侈品用户的分类模型,该模型的分类准确率超过了95%,但在实际广告…

Richardson Maturity Model(RMM) 迈向REST的辉煌 一个模型(由Leonard Richardson开发)将REST方法的主要元素分解为三个步骤.这些引入资源,http动词和超媒体控件. 最近我一直在阅读Rest In Practice的草稿:一本我的几位同事一直在研究的书.他们的目标是解释如何使用Restful Web服务来处理企业面临的许多集成问题.本书的核心是网络是大规模可扩展的分布式系统的存在证明,这种系统运行良好,我们可以从中获得创意,更轻松地构建集成系统…

前段时间,有很多APP突然走红,最终却都是樱花一现.作为一个创业团队,突然爆红是非常难得的机会.然并卵,由于没有经过充分的测试,再加上用户的激增,APP闪退.服务器数据异常等问题就被暴露出来,用户的流失是必然的. 一款成功的APP,测试是必不可少的环节.如果没有充足的测试就贸然上线,必然会损失一部分本来可以成为铁杆粉丝的用户,而且,非常不利于APP的推广. 测试上遇到的问题测试是干嘛的呢?简单来说,就是找茬的!测试发现的bug会提交到一个任务管理系统中,我们解决完bug之后,会在任务管理系统中关…

因为项目的原因,前段时间研究并使用了 SoapUI 测试工具进行自测开发的 api.下面将研究的成果展示给大家,希望对需要的人有所帮助. SoapUI 是什么? SoapUI 是一个开源测试工具,通过 soap/http 来检查.调用.实现 Web Service 的功能/负载/符合性测试.该工具既可作为一个单独的测试软件使用,也可利用插件集成到 Eclipse,maven2.X,Netbeans 和 intellij 中使用. SoapUI 的安装 下载地址,最好下载最新版本安装包,因为 So…

Stacking是用新的模型(次学习器)去学习怎么组合那些基学习器,它的思想源自于Stacked Generalization这篇论文.如果把Bagging看作是多个基分类器的线性组合,那么Stacking就是多个基分类器的非线性组合.Stacking可以很灵活,它可以将学习器一层一层地堆砌起来. 根据上图分析一下stacking具体步骤: 1)TrainingData进行5-fold分割,正好生成5个model,每个model预测训练数据的1/5部分,最后合起来正好是一个完整的训练集Predi…

前段时间,有很多APP突然走红,最终却都是樱花一现.作为一个创业团队,突然爆红是非常难得的机会.然并卵,由于没有经过充分的测试,再加上用户的激增,APP闪退.服务器数据异常等问题就被暴露出来,用户的流失是必然的. 一款成功的APP,测试是必不可少的环节.如果没有充足的测试就贸然上线,必然会损失一部分本来可以成为铁杆粉丝的用户,而且,非常不利于APP的推广. 测试上遇到的问题 测试是干嘛的呢?简单来说,就是找茬的!测试发现的bug会提交到一个任务管理系统中,我们解决完bug之后,会在任务管理系统中…

参考博客:https://blog.csdn.net/eereere/article/details/79118645#commentBox 目录 1.准备图片 2. 将 图片路径写入txt 参考 这篇文章 3.转换格式 还是参考这篇文章 4.训练模型 参考这篇 参考这篇 参考这篇 5.测试模型 看过这篇转换均值文件 看过这篇 —————————————————————————————正文—————————————————————————————————————— 1.准备图片 在data下新建…

本文介绍了集成学习的各种概念,并给出了一些必要的关键信息,以便读者能很好地理解和使用相关方法,并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案. 本文将讨论一些众所周知的概念,如自助法.自助聚合(bagging).随机森林.提升法(boosting).堆叠法(stacking)以及许多其它的基础集成学习模型. 为了使所有这些方法之间的联系尽可能清晰,我们将尝试在一个更广阔和逻辑性更强的框架中呈现它们,希望这样会便于读者理解和记忆. 何为集成方法? 集成学习是一种机器学习范式.在集成学习中,我们会训练多…

最近读了一本书--<<渗透测试实践指南>>,测试了书中的一些例子后,开始拿ms08-067这个经典的严重漏洞练手,实践当中遇到诸多问题,好在一一解决了,获益匪浅. 在谷歌搜索的过程中发现,我遇到的这些问题很多人都遇到了,但是基本找不到直接可用的答案,下面我针对我遇到的绝大部分问题进行有序表述. 考虑到越早的系统版本漏洞越多,特别安装了windows xp sp1虚拟机,经过nessus扫描,确实存在ms08-067这个漏洞. 使用kali linux的metasploit框架开始渗…

CMM把软件企业的过程管理能力划分为5个等级: 1  .初始级:个别的.混乱无序的过程,软件缺乏定义,项目的成功严重依赖于某几个关键人员的努力.软件质量由个人的开发经验来保障. 2.可重复级 实施了基本的项目管理和过程控制,依赖以往项目的成功经验来确保新的类似项目的成功 3.已定义级别:所有项目遵循一定的标准进行管理,具备可量化的.文档化的过程管理.进一步减少了项目成功对人的依赖性. 4.已管理级:加入了评估和度量机制,利用评估和度量来对软件过程以及产品做出合理的判断和控制. 5.优化级:关注改…