题目 X星系的的防卫体系包含 n 个空间站。这 n 个空间站间有 m 条通信链路，构成通信网。 两个空间站间可能直接通信，也可能通过其它空间站中转。
度量相似性（similarity measure）即距离度量，在生活中我们说差别小则相似，对应到多维样本，每个样本可以对应于高维空间中的一个数据点，若它们的距离相近，我们便可以称它们相似。...距离度量的基本性质 ? 注意最后一个可以理解为三角形两边之和大于第三边。...欧式距离 欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。...若我们定义的距离计算方法是用来度量相似性，例如下面将要讨论的聚类问题，即距离越小，相似性越大，反之距离越大，相似性越小。...这时距离的度量方法并不一定需要满足前面所说的四个基本性质，这样的方法称为：非度量距离（non-metric distance）。
概论: McCabe度量法是由 托马斯·麦克凯 提出的一种基于程序控制流的复杂性度量方法。...又称环路度量，循环复杂度（Cyclomatic complexity）， 也称为条件复杂度或圈复杂度，是一种软件度量。它认为程序的复杂性很大程度上取决于程序图的复杂性。...McCabe度量法以图论为工具，先画出程序图，然后用该图的环路数作为程序复杂性的度量值。程序图是退化的程序流程图。...采用 McCabe度量法计算其环路复杂度为（ ）。...（ ）是度量软件复杂性的一个主要参数。若采用McCabe度量法计算环路复杂性，则对于下图所示的程序图，其环路复杂度为（ ）。
QA度量维度 目录 1、执行过程质量 1.1、APP 1.2、Web 2、发布后质量反馈 2.1、APP 2.2、Web 1、执行过程质量 1.1、APP 1、安装测试 （1）首次安装测试
上回写到：PowerBI DAX 度量值管理 - 基本编写到高级管理 很多小伙伴说跟着罗叔已经学习到了很多，一个报告写了几百个度量值了，现在想查找和删除没用的，怎么办呢。...度量值的依赖关系 度量值之间是有依赖关系的。...这样，对于 [Start:KPI.Sales]，我们就不敢轻易删除，因为一旦这个度量值被删除，依赖他的度量值就都完犊子了。...所以，大家对删除一个度量值有恐惧感，是可以理解的。 检测度量值依赖关系 我们可以借助 PowerBI 外挂 Tabular Editor 来检测度量值的依赖关系，如下： ?...如果我们想考察谁依赖了当前的度量值，则可以选择第二项： ? 既然有这么多内容依赖于这个度量值，因此，是不能删除这个度量值的。 再例如： ? 对于这个度量值，没有任何人依赖它，就可以放心的删除了。
度量消费贷款的特征 我们分析了不同城市的产品平均申请人数，可以看到，消费金融在上海、北京、深圳、杭州等城市等更加火爆，而在其他城市则相对冷清。
可见，要想有效管理某个事务，就需要将它全面且有效地度量起来。 质量度量体系如何建设？ 大家都知道作为测试人员，主要任务是质量保障，保障线上环境没有故障和缺陷，最终交付给真实用户的质量，即交付质量。...那么，质量度量是不是只关注交付质量指标就足够了呢？答案显然是否定的。因为如果只关注交付质量，往往达不到提升交付质量的目的。...二、交付过程中的质量度量 1、需求阶段，可以通过以下维度进行度量 一般来说，需求质量 Bug 数应该占总 Bug 数的 5% 左右。需求评审打回的标准可以是发现 5 个逻辑类的问题。...3、在测试阶段，可以通过以下维度进行度量 4、在发布阶段，可以通过以下维度进行度量 通常情况下，构建失败率和发布回滚率应该控制在 1% 以内，所以每一次发布失败和发布回滚都值得深入分析。...三、质量度量的认知 追求单一或局部指标的提升比较容易，但很容易产生扭曲行为，构建指标体系并整体提升才是正确的路。
介绍 在机器学习中，性能度量主要体现在三个指标： 查准率（P）、查全率（R）、F1 。
为什么要度量软件架构 不管是架构治理，还是团队管理，通过有效的度量都能找到问题并加以改进，指标也能反映改进后的效果。...“ 如果你无法度量它，你就无法管理它。...—— 彼得·德鲁克 ” 软件系统的维护者就是医生，指标度量的重要性不言而喻，一方面可以通过度量找到系统架构的问题，另一方面也可以通过度量，来指导改进并观察改进效果。...通过哪些指标度量软件架构 然而，值得强调的是，给出一套度量标准用来衡量所有的软件架构是不切实际的。...除了可度量的指标，实际软件架构治理的过程中，也会有很多不可度量且非常重要的指标。就像行军打仗，能打硬仗的队伍不一定所有的指标都好看，但不妨碍它的战绩。
我们已经接触了很多对于数组排序的算法，比如冒泡排序、选择排序、快速排序、插入排序、希尔排序、归并排序等，算法这么多，我们到底该在实际运用中选择哪一个呢？这就涉及...
这就是性能度量，例如：均方差，错误率等，即“测试误差”的一个评价标准。...有了评估方法和性能度量，就可以计算出学习器的“测试误差”，但由于“测试误差”受到很多因素的影响，例如：算法随机性或测试集本身的选择，那如何对两个或多个学习器的性能度量结果做比较呢？这就是比较检验。...2.5 性能度量 性能度量（performance measure）是衡量模型泛化能力的评价标准，在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量往往会导致不同的评判结果。...本节除2.5.1外，其它主要介绍分类模型的性能度量。...正如天下没有免费的午餐，查准率和查全率是一对矛盾的度量。
如阿里云的QuickBI，华为云、腾讯云、百度云、移动云等，都有相应的搭售产品。...分析层：无SQL拖拽分析，业务基于数据模型，可以直接选择维度、度量、过滤条件后，直接进行数据查询，同时封装可视化图表组件，做结果的可视化展示。...系统管理：用户权限管理，某一用户有哪些资源(看板、数据集等)权限、看板/数据集管理(用户范围、使用情况、生命周期) 五、BI产品对比分析 目前很多成熟的BI产品，帆软是起步比较早的传统型BI产品，QuickBI...QuickBI 帆软BI 自助分析方面，从Dashboard创建的交互流程上看，QuickBI设计画布是以看板为目标，每个图表作为看板组件和元素，图表对应的数据源、样式设置是图表的一个参数，设计过程是看板布局绘制的过程...可视化效果上，QuickBI的画布组件功能更加灵活，可视化效果自定义程度更高。
第二个原因是高层掌握的项目质量相关数据可能没有我们全面，如果我们提供了一些简单的、抽象的数据给高层，可能会导致他们做出错误的决策，也就是说通过度量信息有时候并不能完整的说明一个项目的整体情况。...在整理度量数据的时候，先把目的弄清楚，也要知道自己在统计什么数据，谁将看到这些数据，要了解度量的条件背景。。。我做度量的目的重要有两个：这个数据是否有助于提高质量，或者是否有助于提升开发的效率。...质量度量这个事可以多去尝试，多利用度量帮助项目干系人了解项目进展，以及各个方面的质量状况。
质量度量是指我们采集了一些产品研发过程及上线后质量相关的数据，经过聚合计算，通过图表、质量分等方式呈现出来这件事。...在业界也有一些关于这方面的分享，比如“质量运营”，“数字化软件过程”，“质量罗盘”等，今天我们就来分享一下做质量度量的过程与思考。 一、背景与目标 为什么做这件事？...之前关于质量相关的数据都是散落在各个系统，查看起来不方便，并且无法以我们关心的维度、指标去看这些数据，为管理与质量运营做支撑；因此想通过做质量度量，达到让关心质量的小伙伴查看部门、应用等维度产品的质量做的怎么样...2.4 呈现方式 我们会将一类数据的指标放到一个页面呈现，称为度量组页，用户首先会进到一个质量概览页，这个页面会呈现质量分、一些关键指标的变化信息，从这里可以进到具体的指标组页，会有横向、纵向等更详细信息的展示...四、总结 质量度量在测试与效能团队共同努力下，经过前后三个迭代的不断完善，功能在9月份全部上线完成。总结经验教训，在产品设计上我们需要明确用户是谁？面临什么问题？具体场景是什么？
度量的最终结果不是一个可视化的图表，而是一个问题改进的清单及改进方案，关注这些度量数据给我们带来的信息，获取当前团队的改进重点，持续优化，才是重中之重。...恰巧笔者在去年也负责了公司度量平台的研发，有一些收获，通过本文分享给大家，也算是自己对这个平台总结。为后续在新团队开展度量活动理清思路。...没有可靠的度量数据，只能凭借自己的感觉或者经验，无法弄成统一的大局观，看似解决了某一个痛点，但并未对团队的整体交付带来更高的价值 NO.3 度量指标的选择 明确了目标后，我们就可以有选择性的选择度量指标...放一些效果图给大家参考下： NO.5 测试活动只是开始，不是结束 度量平台搭建完成后，并不意味着度量活动的终结，恰恰相反，有了度量平台，反而是我们做持续改进的开始，度量的最终结果不是一个可视化的图表...同时，度量是动态变化的，在持持续改进的进程中，我们需要逐步提高标准。 同时，不要把度量反馈的数值直接和个人的KPI关联，这样会很容易把度量引导到不正确的方向。
机器学习度量 error rate(错误率):把分类错误的样本数占样本总数的比例。E=a/m accuracy(精确度):分类正确的样本数占样本总数的比例。
机器学习中为什么要度量距离？...所以度量距离是很多算法中的关键步骤。 KNN算法中要求数据的所有特征都用数值表示。若在数据特征中存在非数值类型，必须采用手段将其进行量化为数值。...每个特征都用数值表示，样本之间就可以计算出彼此的距离来 接下来介绍几种距离度量方法 2. 欧式距离 3. 曼哈顿距离 4....闵式距离 闵氏距离不是一种距离，而是一组距离的定义，是对多个距离度量公式的概括性的表述。...小结 欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离是最常用的距离 闵式距离是一组距离的度量，当 p = 1 时代表曼哈顿距离，当 p = 2 时代表欧式距离，当 p = ∞ 时代表切比雪夫距离
Spark的Metrics System的度量系统，有两个部分组成：source，sink，创建的时候需要制定instance。...度量系统会周期的将source的指标数据被sink周期性的拉去，sink可以有很多。 Instance代表着使用度量系统的角色。...在spark内部，目前master，worker，Executor，client driver，这些角色都会因为要去做监控而创建使用度量系统。...Source指定定义了如何去收取度量指标。...在SparkContext里面 初始化度量系统 构建度量系统对象是在Sparkenv中做的 MetricsSystem.createMetricsSystem("driver", conf, securityManager
作者 | Walker 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】上篇文章，我们总结了一些常用于文本分类的度量学习方法，本文我们将探讨度量学习如何有效的处理高维数据问题。...Kmeans聚类、最近邻算法实质上都很依赖于底层距离函数，虽然通常实践上提倡现成的距离函数或手动调整的度量，但距离度量学习问题却寻求在半监督或完全监督的设置中自动优化距离函数。...度量学习的目标是优化反映当前问题的领域特定概念的距离函数。 度量学习的算法会随着维数线性伸缩（高维数据），允许对学习度量进行有效的优化、存储和评估。...低秩表示HDLR得到的距离度量与潜在语义分析（LSA）使用的距离度量类似。这个距离将数据投影到低维因子空间中，并且两个示例之间的结果距离是它们的投影之间的距离。我们的低阶方法可以看作是半监督的。...从左下角的内积矩阵可以看出，即使这三个句子都是关于度量学习的，文档A和C之间的距离也很大。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
