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智能算法评测系统实践（一）

编程算法神经网络深度学习人工智能

随着人工智能的发展，我们现在各个产品线中都融入大量的智能算法，方便了用户的同时也给我们评价产品的具体效果带来了很大的困难。这里就简单介绍一些我们在智能算法评测实践过程中的一些心得，主要会从评测系统的设计、评测的执行以及评测结果的分析三个方面展开，由于内容较多这篇文章我们重点阐述第一点。

2019-08-19

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一种质量分层的模型以及总结思考

编程算法大数据 cci 持续集成神经网络深度学习

1、功能质量 2009年，我们还在使用PC电脑上淘宝、上人人网。这一时期软件质量要保障的主要是软件功能的可用性。因此，我们把这一阶段的质量称为“功能质量”，质量保障的内容主要是：软件的需求一致性、稳定性、性能、兼容性等内容。 2、工程质量 2012年手机网民规模首次超过台式，移动互联网进入了快速发展期。这一阶段，最为明显的感受是：为了保障快速迭代下的质量保障，国内部分公司开始实践持续集成的理念。 (备注：这里只是一个大致时间感受并没有标志性的事件作为里程碑。《持续集成》于2008年翻译后出版，结合国内引入落地需要一段时间，时间大致是2012年前后)。因此，我们把这一阶段的质量称为工程质量，其主要保障的内容是：通过持续集成的方式，开始重视研发过程中的质量，手段包括但不限于：代码管控、测试环境管控、持续构建、构建中的自动测试(一般是UT)等。 3、算法质量随着大数据和人工智能时代的开启，测试所要保障的内容也从功能质量上升到功能质量+算法质量。

2019-08-19

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