管理学大师德鲁克说:你如果你无法度量它,就无法管理它.要想做有效的管理,就很难绕开度量的问题. 软件开发的过程或者技术团队的管理也存在着如何去合理的度量效率的问题.而度量是把双刃剑,度量具有极强的引导性.度量指标会激励团队重视并改善能够度量元素,也会导致你忽视无法度量的元素,并使得问题进一步恶化.所以,选择合适的度量指标考核技术团队成员,需要慎重考虑.例如,代码行数和千行代码Bug率指标就值得商榷. 什么是千行代码Bug率 首先我们来看一下,千行代码Bug率是怎么定义的: 千行代码Bug率 =

Several classification metrics for ML/DM methods. 主要解释下机器学习(或数据挖掘)中的几个度量指标. 1. 关于 "TN/TP/FN/FP" 在预测过程中,经常会出现这几个名词,先是解释下字面意思: TN: True Negative (真负),被模型预测为负的样本,模型预测对了 TP: True Positive (真正),被模型预测为正的样本,模型预测对了 FN: False Negative (假负),被模型预测为负的样本,模型预测

在之前的一篇日志中,我简单总结了调用Understand的Perl API的方法,这里再简单总结一些经验: 在SciTools\doc\manuals\pdf目录下的understand_api.pdf文件中,已经在第27页给出了获得一个Function的圈复杂度的示例.但往往我们想获取更多的度量指标,但可能并不知道Understand能够提供的度量指标,以及度量指标名称.下面以Java的方法(method)度量指标为例进行下总结,可以简单地通过这段代码: foreach $file ($db-

在IJCAI 于2015年举办的竞赛:Repeat Buyers Prediction Competition 中, 很多参赛队伍在最终的Slides展示中都表示使用了 AUC 作为评估指标:     那么,AUC是什么呢? AUC是一个机器学习性能度量指标,只能用于二分类模型的评价.(拓展二分类模型的其他评价指标:logloss.accuracy.precision)   对于二分类问题,可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例(true positive).假正例(false

摘要: NLP重要评价准则之一——BLEU,真的完美无缺么? 刚接触自然语言处理的朋友通常会问我:当系统的输出是文本,而非对输入文本进行某种分类,如何对该系统进行评估.当模型的输入是文本信息,输出也是文本信息时,我们称之为序列到序列问题,也可称为字符串转换问题. 序列到序列建模是解决NLP中较难任务的核心,它包括: 1. 自动文摘(Text Summarization): 2. 文本简化(Text simplification): 3. 问答(Question answering): 4. 聊天

Hive  count 多个度量指标,带有  distinct ,注意点!!! 比如  select  organid, ppi, count(id1) as num1, count(distinct  id2) as num 2   from  table   group by   organid, ppi这样的 SQL 语句,在hive里面执行操作,会导致  num1  的 数值可能存在误差!!!! 在生产环境中,不建议count 多个度量指标,带有  distinct,这样写SQL  X 

SpringBoot第十二集:度量指标监控与异步调用(2020最新最易懂) Spring Boot Actuator是spring boot项目一个监控模块,提供了很多原生的端点,包含了对应用系统的自省和监控的集成功能,比如应用程序上下文里全部的Bean.运行状况检查.健康指标.环境变量及各类重要度量指标等等,以图形化界面的方式展示这些信息,通过这些监控信息,我们就能随时了解应用的运行情况了. 作用:可以通过监控运行状态检查获取应用的运行状态,潜在问题等.可以更具这些且在风险对项目进行优化,排除

直观了解软件质量和测试的完整性 VectorCAST/Analytics可提供便于用户理解的web仪表盘视图来显示软件代码质量和测试完整性指标,让用户能够掌握单个代码库的趋势,或对比多个代码库的度量指标. 为什么选用VectorCAST/Analytics 软件项目可分为两种:对旧有应用程序的维护和新应用程序的开发,这两类软件项目都有自身特有的难度.旧有应用程序通常测试不够充分,而且过于复杂. 要提高这类应用程序的质量,最大难题就是了解应该从哪里着手.而开发新程序所面临的挑战通常是了解待发布程序

ngx_http_stub_status_module模块是Nginx中用来统计Nginx服务所接收和处理的请求数量,只要在编译安装Nginx的时候加上参数--with-http_stub_status_module就可以开启该功能,如果编译时没有加该参数的话可以重新编译安装一次,不会影响原有的配置文件. #重新编译nginx ./configure --prefix=/usr/local/nginx --with-http_stub_status_module make make instal

1.混淆矩阵 下图是一个二类问题的混淆矩阵,其中的输出采用了不同的类别标签 常用的衡量分类性能的指标有: 正确率(Precision),它等于 TP/(TP+FP) ,给出的是预测为正例的样本中的真正正例的比例. 召回率(Recall),他等于 TP/(TP+FN),给出的是预测为正例的真实正例占所有真实正例的比例. 2.ROC曲线 图中的横轴是伪正例的比例(假阳率=FP/(FP+TN)),而纵轴是真正例的比例(真阳率=TP/(TP+FN)).ROC曲线给出的是当阈值变化时假阳率和真阳率的变化情

错误率 在常见的具体机器学习算法模型中,一般都使用错误率来优化loss function来保证模型达到最优. \[错误率=\frac{分类错误的样本}{样本总数}\] \[error=\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} I(f(x_{i})\neq y_{i})\] 但是错误率有一个严重的缺点: 错误率会掩盖样本如何被错误分类事实,这样对于有的问题很难进行下一步的分析 混淆矩阵 confusion matrix 真正例: True Positive 真反例: True Nega

原创博文,转载请注明出处! 1.ROC曲线介绍 ROC曲线适用场景 二分类任务中,positive和negtive同样重要时,适合用ROC曲线评价 ROC曲线的意义 TPR的增长是以FPR的增长为代价 2.ROC曲线绘制 纵坐标为TPR TPR(True Positive Rate)真正确率,即模型正确识别正例的比例,TPR=TP/(TP+FN) 横坐标为FPR FPR(False Positive Rate)假正确率,即模型错误将反例识别为正例的比例,FPR=FP/(FP+TN) ROC曲线的

度量的聚合与取消聚合 a.根据度量指标分析时,有的度量值在直接拖取后,所展示的结果如下图所示: b.此时,如果需要展示所有数据的散点图,则可以取消菜单中的“分析-聚合度量”选项,如下图所示: c.调整完截图如下所示:     

Metrics核心 翻译自Metrics官方文档: http://metrics.codahale.com/manual/core/ JAVA Metrics是一个用于度量的一个JAVA的类库,使用请參见  < Java Metric使用介绍1 > http://blog.csdn.net/scutshuxue/article/details/8350135 或者官方的高速入门:http://metrics.codahale.com/getting-started/ 在Metrics中最重要的

Java Metric使用介绍1 Metrics是一个给JAVA提供度量工具的包,在JAVA代码中嵌入Metrics代码,可以方便的对业务代码的各个指标进行监控,同一时候,Metrics可以非常好的跟Ganlia.Graphite结合,方便的提供图形化接口. 以下简介下Metrics怎样使用. Maven地址: 仅仅须要添加�metrics-core就可以使用 <dependency>         <groupId>com.yammer.metrics</groupId&

line-height和vertical-align在CSS中是两个简单的属性.如此简单,大多数人都相信自己已经完全理解它们是如何工作的以及如何使用它们.但事实上并不如此.他们其实很复杂,也是CSS中难点之一,而且也是CSS中特性之一:内联格式化上下文(inline formatting context). 比如可以设置line-height带有长度单位的值或一个无单位的值,但其默认值是normal.那么在CSS中normal是什么呢?我们常常认为它是(或者应该是)1或者1.2,甚至也可以说,C

概率分布之间的距离,顾名思义,度量两组样本分布之间的距离 . 1.卡方检验 统计学上的χ2统计量,由于它最初是由英国统计学家Karl Pearson在1900年首次提出的,因此也称之为Pearson χ2,其计算公式为 (i=1,2,3,…,k) 其中,Ai为i水平的观察频数,Ei为i水平的期望频数,n为总频数,pi为i水平的期望频率.i水平的期望频数Ei等于总频数n×i水平的期望概率pi.当n比较大时,χ2统计量近似服从k-1(计算Ei时用到的参数个数)个自由度的卡方分布. 卡方检验经常用来检

Metrics.NET(https://github.com/etishor/Metrics.NET)是一个给CLR 提供度量工具的包,它是移植自Java的metrics,支持的平台 .NET 4.5.1, .NET 4.5, .NET 4.0 和 Mono 3.8.0,在c#代码中嵌入Metrics代码,可以方便的对业务代码的各个指标进行监控, 提供5种度量的类型:Gauges, Counters, Histograms, Meters,Timers: Gauges Gauge是最简单的度量类

DevOps在你的组织内部运行的如何?如果你需要一些帮助来度量它的运行情况,我们已经准备了一个用于跟踪的关键DevOps指标的列表,这些度量可以帮助了解你的团队是如何随着时间的推移而运行的. 在团队内部明确DevOps的定义意义重大 DevOps这个词不同的人有不同的理解,有人说这是一种文化,业内的每个厂商都声称他们的工具帮助了DevOps,根据你如何定义DevOps,其中的一些度量可能对你的团队有重要的影响. 我将DevOps定义为与部署和监视应用程序相关的所有内容,从很多方面来说,这都是现实

1. 欧氏距离(Euclidean Distance)       欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式.(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离:(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离:(3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离:(4)也可以用表示成向量运算的形式: python中的实现: 方法一: import numpy as np x=

如何评价一个公司数据库运维水平的高低?用什么来进行横向与纵向对比?自动化平台建设的目标是什么?必须有相应的指标体系来指导,此指标体系必须满足以下条件: • 可以用数字来测算和衡量 • 最终指标,而不是中间指标 比如有时DBA会关注数据库的吞吐量,但吞吐量越高不能代表数据库提供的服务质量越好,开发人员关心这个指标的原因也是因为担心过高的吞吐量会影响响应时间或者造成系统不可用,所以这只是一个中间指标. • 可以全面衡量一个网站的数据库运维水平,而不会顾此失彼 • 有人文关注 1.1. 数据安全 数据