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search（12）- elastic4s-聚合=桶+度量
聚合由bucket桶和metrics度量两部分组成。 sum_other_doc_count" : 0, "buckets" : [ { "key" : "red", "doc_count" : 4 elastic4是如下表现的： val aggTerms = search("cartxns").aggregations( termsAgg("colors","color.keyword") color -> red, make -> honda) Map(color -> red, make -> honda) Map(color -> green, make -> ford) red,4 green,2 下面的avg_price是个简单的度量： POST /cartxns/_search { "aggs":{ "colors":{ "terms":{"field"
53020发布于 2020-05-18 - 来自专栏千里行走
微服务框架saf-4：saf-dubbo之度量
目录 (1).关于saf (2).前置准备 (3).saf-dubbo之度量原理 (4).开启访问流量 (5).度量体验 1.Incoming Dubbo Dashboard 2.outcoming Dubbo ，有两个Filter是因为provdier是流量入，consumer是流量出，要分别度量。 specialException) { isError = true; } afterCall(clazz, method, begin, isError, firstAccessFlag); } } (4) shopId=1 done (5).度量体验 dubbo度量目前只有2个dashboard，还可拓展出p99同比等。 Outcoming Dubbo 度量dubbo consumer，如qps, lantency, p99等。
47350编辑于 2022-04-28 - 来自专栏数据技巧
Power Pivot概念(4)—DaxStudio，计算列，度量值，模型简介
七、 计算列和度量值 ? 简单的度量值可以理解为Excel中的Subtotal函数使用101-111函数代码参数的效果。 ? 不管是度量值还是添加列，返回的都是值格式，而不是表格式，如果返回的是表格式，必须经过计算返回最终的值，要不然就会出错。 八、 主要关系模型 (一) 星型模型。 ? 多对多 多列合并达到唯一值 建立中间表来过度 4. 无关系 无关系的表通常用于维度切换。 九、 函数参数 ? 这只不过列了一小部分而已，还有许多可以在实际运用中进行关注。
1.1K10发布于 2020-03-23 - 来自专栏蓝桥杯历年省赛真题集
风险度量
例如： 用户输入： 7 6 1 3 2 3 3 4 3 5 4 5 5 6 1 6 则程序应该输出： 2 初次看到这个题，一下想到邻接矩阵，然后通过深度搜索找寻答案
87140发布于 2019-01-21 - 来自专栏图灵技术域
机器学习相似性度量（距离度量）
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）。
2K20发布于 2021-05-21 - 来自专栏DevOps
【DevOps系列】效能洞察4步走：金融企业效能度量转型实践
因此，该企业决定积极推动度量改革，并打造全集团的效能度量平台，期望通过数据洞察辅助提升效能，实现持续改进。 计划采取的步骤如下： 1 规划集团指标 2 采集集团数据 3 指标设计展示 4 平台推广使用 在上述建设过程中，该企业面临了一系列问题，但经过采取针对性的改进措施，这些问题已逐步得到解决。 1. 然而，通过这些途径得到的度量指标往往只是简单的堆砌，缺乏对指标的用途、意义和以及指标间的关联关系的清晰解释。尽管指标数量众多，但难以达到最终期望的度量效果。 2确定度量目标，分析不同层级用户的度量目标。 组织级：关注聚合的数据，不太关注细节或过程。 为了使更多部门能够受益于度量改造带来的益处，该企业决定在全集团范围内推广使用这一度量方案。
19600编辑于 2024-12-18 - 来自专栏旅途散记
McCabe度量法
采用McCabe度量计算该程序图的环路复杂性为（ ） 问题1 选项 A.3 B.4 C.5 D.6 问题2 选项 A.3 B.4 C.5 D.6 解: 将所有结点标注序号 采用McCabe度量法计算该程序的环路复杂性为（ ） 问题1选项 A.3 B.4 C.6 D.8 问题2选项 A.1 B.2 C.3 D.4 解: 问题1考查白盒测试路径覆盖：覆盖所有可能的路径 例5 采用McCabe度量法计算下列程序图的环路复杂性为（ ） 问题1选项 A.2 B.3 C.4 D.5 解: McCabe度量法先画出程序图，然后采用公式V（G）=m-n+2计算环路复杂度 采用McCabe度量法计算该程序图的环路复杂性为（ ） 问题1选项 A.3 B.4 C.5 D.6 问题2选项 A.3 B.4 C.5 D.6 解: 环形复杂度定量度量程序的逻辑复杂度 问题1选项 A.代码行数 B.常量的数量 C.变量的数量 D.调用的库函数的数量 问题2选项 A.2 B.3 C.4 D.5 解: 代码行数度量法以程序的总代码行数作为程序复杂性的度量值
2K30编辑于 2023-09-28 - 来自专栏AllTests软件测试
QA度量维度
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 （2）升级安装测试 - 安装存储的位置：内存、SD卡 （3）下载安装包 - 不同网络下下载安装包：3G/4G/5G/wifi 2、业务功能测试 3、集成测试 4、易用性测试 5、性能测试 （1）下载时间统计 ，在3G/4G/5G/WiFi网络上下载时间，与同类软件下载时间对比分析 （2）安装时间统计，主流手机 （3）使用性能测试工具监控在随机压力下使用手机CPU、内存、耗电量、流量（3G/4G/5G/wifi ）等情况 （4）启动时间，首次启动和非首次启动 1.2、Web 1、业务功能测试 2、集成测试 3、易用性测试 4、性能测试 （1）测试环境下页面响应时间 （2）生产环境下页面详细时间 （3）压力测试 用户下载 （2）用户安装 a.未安装，未安装原因分析，改进安装测试点 a1.内存满，安装不了（删除其他应用，安装完成；不装了，不装原因统计分析） a2.广告引导安装，不安装 b.安装 （3）用户启动 （4）
69610编辑于 2022-10-30 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
距离度量，浅谈！
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62800发布于 2018-07-31 - 来自专栏PowerBI战友联盟
PowerBI DAX 度量值管理 - 驾驭度量值依赖关系，删除无效
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。
1.6K30发布于 2020-07-24 - 来自专栏jiajia_deng
算法效率的度量
，空间复杂度为O(1) 空间与时间的策略： 多数情况下，算法执行时所用的时间更令人关注 如果有必要，可以通过增加空间复杂度来降低时间复杂度 同理，也可以通过增加时间复杂度来降低空间复杂度 练习： O(4n +12) = O(n) O(8) = O(1) O(4) = O(1) 总结：实现算法时，需要分析具体问题，对执行时间和空间的要求。 【结合代码综合练习】 long sum1(int n) { long ret = 0;// 时间只走了一步 1 // 空间 long 占 4 个字节，就是 4 int* arr = (int*)malloc (n * sizeof(int));// 时间只走了一步 1 // 空间int4个字节，就是 4 * n int i = 0;// 时间只走了一步 1 // 空间 int 占 4 个字节，就是 4 for * n 的大小，再算上第一句和第三句，那最终结果是 4n + 4 + 4 == 4n + 8，换算成大O表示法就是 O(n) 上面计算了一个简单的从1加到100的一个算法的复杂度。
41810编辑于 2023-10-20 - 来自专栏用户画像
西瓜书-性能度量
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。
92210发布于 2019-11-04 - 来自专栏JNing的专栏
机器学习: 性能度量
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 。
79720发布于 2018-09-28 - 来自专栏软件测试架构师俱乐部
质量内建，如何度量？
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。
1.1K20编辑于 2022-09-20 - 来自专栏ThoughtWorks
如何度量软件架构
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。
75030编辑于 2023-08-08 - 来自专栏拓端tecdat
数据度量消费贷款
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。
68030发布于 2020-08-05 - 来自专栏用户6296428的专栏
质量度量记实
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？
96930发布于 2020-08-25 - 来自专栏CKL的思考空间
度量平台落地实践
笔者从自己团队的现状出发，给出了自己的看法： NO.2 度量活动的目标是什么 笔者认为，主要是为了解决痛点4失中的2失：目标导向缺失及持续优化迷失。 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 在多轮迭和更新后，形成的最终度量体系如下： NO.4 技术落地过程 度量平台经过几轮的技术重构和定义，最终的业务架构如下： 上面的业务架构图应该比较清晰了，就不过多的说明， 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。
88720编辑于 2023-02-01 - 来自专栏软件测试经验与教训
软件质量度量
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。
2.5K70发布于 2018-05-15 - 来自专栏DevOps
DevOps精准度量：GQM与4Keys在研发效能中的应用
4 度量设计阶段：为每个指标定义度量方法和采集数据的方式。 示例： 4Keys（关键角色-关键问题-关键步骤-关键指标） 4Keys基于GQM理论，并在GQM的基础上做了改进。 4Keys提炼了度量过程中最关键的四个步骤：数据的服务用户是谁？目标用户最关注什么？如何完整刻画关注的问题？用什么指标评估问题？ 4Keys与GQM类似，都是一种面向目标、自上而下的度量定义方法。 然而，它们最大的区别在于4Keys更强调“面向角色”和“面向过程”的思路。“面向角色”意味着首先需要明确度量的服务对象是谁，因为不同的服务对象会有不同的目标。 3 问题提出阶段：根据目标，提出几个问题，以便进一步地度量和评估。问题通常与目标相关，但以更具体的方式提出。 4 过程定义阶段：将问题描述成完整的过程，用以指导价值指标的选择。 在研发效能度量领域，推荐使用4Keys方法论，4Keys发挥了GQM的优势，精准捕捉了不同团队规模和角色所关注的核心问题，从问题出发，旨在解决实际场景中的问题。
32410编辑于 2024-12-18
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