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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。 一、对于线上的交付质量，可以通过以下维度进行度量 从上述指标不难看出，保障交付质量是要努力减少线上故障和线上缺陷，降低故障级别。 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。 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 举例：如单测覆盖达成率，设定目标为应用单测覆盖率要达到80%，如果营销部门一共有10个应用，5个应用达到80%，那么营销部门单测覆盖达成率就是50%。 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
96930发布于 2020-08-25 - 来自专栏软件测试经验与教训
软件质量度量
前两天PMO因为想了解开发人员的工作质量，所以要求测试部协助出具一组数据，即在测试人员发现的bug中，有多少应该在开发阶段就通过自测发现。 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 - 来自专栏媒矿工厂
感知色彩质量度量
本篇是来自EclairColor的软件工程师Francois Helt带来的演讲，主题是：“感知色彩质量度量”。 附上之前的一篇相关帖子：使用色差指标评估HDR和WCG图像质量
78740发布于 2020-04-20 - 来自专栏啄木鸟软件测试
软件质量报告模板-产品质量度量
（产品质量走势分析，可以帮助对项目接下来的走向做出预测和问题防范） 接下来的问题就是如何用数据去度量以上这些指标，我们来做一个罗列： 产品完成情况度量： 需求通过率 功能点通过率 风险规避情况 产品质量度量 ： 测试通过率 缺陷密度 缺陷严重级别分布 缺陷类型分布 缺陷模块分布 缺陷修复率 测试完成度： 用例覆盖率 测试执行率 测试通过率 研发质量度量： 缺陷生存周期 测试用例命中率 二次故障率 缺陷有效率 缺陷探测率 缺陷移除率 测试依据稳定性 计划偏离度量： 工作量偏离度 工作进度偏离 预算使用比例 问题等待时间 产品质量趋势： 缺陷到达率 缺陷收敛度 缺陷引入率 注意：1. 度量指标详解 接下来的问题是，这些指标如何收集和计算，我们用表格来展示。 ? 几点补充说明： 1. 取决于项目成熟度和组织形式，这26个指标的可采集度是不同的。 以上就是选取了一些便于采集的数据（并非所有），制作的质量度量报告，规模并不算大，适宜做为月或者周报告。 如果是总体报告，那么可以考虑采集更多数据，丰富报告的内容。
4.1K23发布于 2019-12-12 - 来自专栏老张的求知思考世界
从TMMI角度谈谈质量度量
我在前面的文章《聊聊我对质量度量的看法》中曾谈到线上缺陷逃逸率的话题。 （测试体系效率）； 质量度量不清晰，无法很好的评估需求/过程/交付质量（质量度量和改进）； 上述几条现状，是影响我们日常工作顺利开展的元凶，也是大家吐槽测试背锅的原因。 当然，在项目启动阶段，一定要注意如下几个事项： 获得高层支持（确保足够的资源投入）； 设定清晰、可度量、可实现的目标（质量度量和改进本身就是成本）； 成立正式&专门的改进小组（确保人的投入、权力到位和明确的责任 「用户使用质量」 用户使用质量，指的是软件线上发布后，我们对用户使用过程进行追踪并采集数据进行评估度量的过程。 ，不包含业务活动的范围）； 最后，所有的质量度量和改进措施，在实际应用实践中应该“量力而为”，因为质量本身就是有成本的。
1.1K40编辑于 2023-03-01 - 来自专栏软件测试那些事
代码扫描和质量门禁的度量
门禁的顺利实施肯定离不开各个部门的大力配合，为了能让各部门在这个过程中体现出各自的成绩，需要准备几个度量项目，让大家能把故事讲好。 已经有的指标，金银铜奖牌榜 在试点期间，将质量门禁设置成了金银铜三档，代表不同的质量要求，如单元测试覆盖率等。 这个榜单对于促进质量门禁的实施还是起到了一定的效果，特别是在和高层的沟通时，由于易于理解，可以说是讲好了质量门禁的故事。 希望团队达到什么样的质量内建目标？ 度量是为了改进目标服务的，通过度量来牵引团队做期望的事情，最终达到期望的改进目标。 那么，质量内建的目标是什么呢？ 因此，可能只要关注以下的一个指标就够了 质量门禁的通过率= 质量门禁的通过次数/总扫描次数 前提是：质量门禁带电
1.7K30编辑于 2022-05-18 - 来自专栏老张的求知思考世界
聊聊我对质量度量的看法
关于质量度量，业内已经有很多资深的同学分享过他们的观点和看法，也有很多文章聊过这个话题。这篇文章我想从我的角度出发，聊一些关于质量度量，不一样的理解。 质量需不需要度量？ 先聊第一个问题：质量需不需要度量？ 答案显而易见：质量需要度量，而且需要持续的度量！为什么呢？ 我们所从事的软件测试工作（随着技术不断发展，现在也叫作质量保障），工作的目标就是一个个软件系统。 质量度量的本质，是具体的定量，而非抽象的定性。 质量度量有哪些指标？ 前面的文章聊到过，质量保障需要达到“风险可识别+问题可追踪+结果可验证+数据可量化”，才能最大限度的实现其价值。 CKL老师也在之前的文章《团队交付质量如何评估》中，提到过“业务可验收、研发可实现、测试可验证、部署可交付”等类似的理念，其实本质都是在描述质量度量和评估的目标。 那么，质量度量有哪些指标呢？ 质量保障不仅仅是QA同学的事情，因此质量度量也不能只关注测试维度； 度量指标需要根据团队特性和业务具体情况来制定，并且需要评估是否合理，而不是强行制定强行执行； 质量度量是为了保障最终交付质量能更好的满足用户需要
1.1K21编辑于 2022-09-02 - 来自专栏绿盟科技研究通讯
面向XDR的数据质量度量方法（一）
摘要 数据质量度量是基于数据湖和XDR技术实现安全运营流程加速的关键环节。系列文章将从多个角度着手，给出定性、定量的度量方法。 告警疲劳现象严重影响了安全运营团队的运营成效：运营专家绝大部分的时间精力消耗在低质量低风险告警及事件的研判过程中，高隐匿性攻击行为的少量关键线索难以被快速召回。 造成这一现象的一个关键影响因素在于，大规模收集的日志、告警、事件等数据的质量层次不齐，难以为运营过程提供足够且有效的信息量支撑。 为此，观测、记录、分析、优化威胁检测数据的质量，是提升安全运营能效的关键环节。
90140编辑于 2022-04-14 - 来自专栏老张的求知思考世界
质量度量落地的注意事项和思考
有同学留言问了这样一个问题：想在团队内推动质量度量落地，对每版本迭代的交付质量有更好的评估，但没有太多的实践经验，有没有什么落地方法或者注意事项。首先聊聊质量度量本身，即质量需不需要度量？ 答案显而易见：质量需要度量，而且需要持续的度量！为什么呢？我们所从事的软件测试工作(随着技术不断发展，现在也叫作质量保障)，工作对象就是软件系统。 质量保障是一个体系化和长期建设的过程，而质量度量作为最重要的一环之一，在落地过程中需要持续跟进和优化。质量保障不仅仅是QA同学的事情，因此质量度量也不能只关注测试维度。 度量指标需要根据团队特性和业务具体情况来制定，并且需要评估是否合理，而不是强行制定强行执行。质量度量是为了保障最终交付质量能更好的满足用户需要，进一步达成业务目标，而非为了度量而强行度量。 质量度量并非一蹴而就，在软件不同的生命周期和团队成熟度阶段，度量的范围和执行严格程度要灵活变通。最后，分享一些我对于软件质量度量的一些思考。1、不要为了度量而度量，找到合适的度量对象很重要。
20700编辑于 2024-12-02 - 来自专栏老张的求知思考世界
质量度量落地的注意事项和思考
后台有同学留言问了这样一个问题： 想在团队内推动质量度量落地，对每版本迭代的交付质量有更好的评估，但没有太多的实践经验，有没有什么落地方法或者注意事项。 首先聊聊质量度量本身，即质量需不需要度量？ 答案显而易见：质量需要度量，而且需要持续的度量！为什么呢？ 我们所从事的软件测试工作(随着技术不断发展，现在也叫作质量保障)，工作对象就是软件系统。 质量保障是一个体系化和长期建设的过程，而质量度量作为最重要的一环之一，在落地过程中需要持续跟进和优化。 质量保障不仅仅是QA同学的事情，因此质量度量也不能只关注测试维度。 度量指标需要根据团队特性和业务具体情况来制定，并且需要评估是否合理，而不是强行制定强行执行。 质量度量是为了保障最终交付质量能更好的满足用户需要，进一步达成业务目标，而非为了度量而强行度量。 质量度量并非一蹴而就，在软件不同的生命周期和团队成熟度阶段，度量的范围和执行严格程度要灵活变通。 最后，分享一些我对于软件质量度量的一些思考。 1、不要为了度量而度量，找到合适的度量对象很重要。
23910编辑于 2024-12-02 - 来自专栏ISP图像处理相关
图像质量评价指标-EMEEMEE（熵增强度量）
adaptive double plateaus histogram equalization》中，提到的了评价指标EME( measure of enhancement by entropy)，熵增强度量 ，这是图像增强的典型定量度量，来评估算法在对比度改进方面的性能。
99310编辑于 2024-08-07 - 来自专栏测试开发技术
DevOps研发模式下「产品质量度量」方案实践
质量度量指标就是用一组数据来客观衡量产品研发环节的各方面情况，作为评审和决策的依据。 而为了能够在产品发布前，对产品质量能够做出比较准确的判断，需要清楚质量的属性，这就需要建立质量模型。 摆正观点：产品质量度量原则 产品质量度量或研发效能度量的原则：不要与绩效挂钩，而应该作为参考和工具，帮助团队提高效能和产品质量。 质量度量目标 研发质量度量核心思想一句话来概括：目标驱动，度量对的事；先从全局上找瓶颈，再深入细节；两个基本原则： 度量应聚焦在全局指标而不是局部指标 聚焦在结果产出而不是某阶段工作输出 围绕度量的核心思想和基本原则 产品质量度量「V2」模型 接下来，分享一下，笔者公司对质量度量的一些实践经验。 4.1 全产品质量度量 1、全产品研发质量度量指标导图： [007S8ZIlgy1gg3jx10t6kj30l40hdacy.jpg] 4.2 各产品之间质量度量对比 1、各产品研发质量度量指标导图：
2.2K2315发布于 2020-07-01 - 来自专栏测试开发技术
DevOps研发模式下「产品质量度量」方案实践
（图一） 本文就给大家聊一聊关于产品质量度量以及研发效能度量的内容，并分享一些笔者在公司内部的度量实践和观点，希望对大家有所启发。 1. 摆正观点：产品质量度量原则 产品质量度量或研发效能度量的原则：不要与绩效挂钩，而应该作为参考和工具，帮助团队提高效能和产品质量。 质量度量目标 研发质量度量核心思想一句话来概括：目标驱动，度量对的事；先从全局上找瓶颈，再深入细节；两个基本原则： 度量应聚焦在全局指标而不是局部指标 聚焦在结果产出而不是某阶段工作输出 围绕度量的核心思想和基本原则 产品质量度量「V2」模型实践 接下来，分享一下，笔者公司对质量度量的一些实践经验。 4.1 全产品质量度量 1、全产品研发质量度量指标导图： ? 4.2 各产品之间质量度量对比 1、各产品研发质量度量指标导图： ? 4.3 单产品质量度量 1、单产品研发质量度量指标导图： ?
82310发布于 2020-07-02 - 来自专栏机器学习算法工程师
《机器学习》笔记-降维与度量学习（10）
章节目录 k近邻学习 低纬嵌入 主成分分析 核化线性降维 流形学习 度量学习 1 k近邻学习 k近邻（k-Nearest，简称kNN）学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的 6 度量学习 在机器学习中，对高维数据进行降维的主要目的是希望找到一个合适的低维空间，在此空间中进行学习能比原始空间性能更好。 事实上，每个空间对应了在样本属性上定义的一个距离度量，而寻找合适的空间，实质上就是在寻找一个合适的距离度量。 直接尝试”学习“出一个合适的距离度量，就是度量学习（metric learning）的基本动机。
78440发布于 2018-07-27 - 来自专栏Cloud Native - 产品级敏捷
软件度量与软件质量间本就不该有 直接 的关连
所以，我们也许该换个角度看看 “软件度量” 与 “软件质量” 之间的关系。 @ 首先，也许我们就该认为软件度量与软件质量之间是 “没有” 任何 “直接” 的关系的；也就是说，没有任何的软件度量能 “完全、直接、正确” 的界定软件质量的好、坏、优、劣。 @ 当软件度量与软件质量之间没有任何直接的关系时，那软件度量要拿来做什么？软件质量又要从何而来？ @ 软件度量应该是要用来做 “决策”的。 @ 软件质量的界定；好、坏、优、劣；应该是来自于 “决策”，而不是直接的来自于软件度量。 所以，我们不应该将软件度量与软件质量直接的就藕合在一起；而是要将软件度量与软件质量之间，以 “决策” 将两者给完全的隔离。
63210发布于 2018-05-26 - 来自专栏自学气象人
10个机器学习中常用的距离度量方法
距离度量是有监督和无监督学习算法的基础，包括k近邻、支持向量机和k均值聚类等。 距离度量的选择影响我们的机器学习结果，因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。 对于距离的度量，我们可以在几何距离测量和统计距离测量之间进行选择，应该选择哪种距离度量取决于数据的类型。 由于其直观，使用简单和对许多用例有良好结果，所以它是最常用的距离度量和许多应用程序的默认距离度量。 10、动态时间规整 Dynamic Time Warping 动态时间规整是测量两个不同长度时间序列之间距离的一种重要方法。可以用于所有时间序列数据的用例，如语音识别或异常检测。 作者：Jonte Dancker End 更多推荐 wrf-python库插值到指定离地高度层并绘图 中国气象历史数据以及中国空气质量历史数据 强大的匿名函数lambda使用方法，结合map、apply
1.6K10编辑于 2022-11-11 - 来自专栏DeepHub IMBA
10个机器学习中常用的距离度量方法
距离度量是有监督和无监督学习算法的基础，包括k近邻、支持向量机和k均值聚类等。 距离度量的选择影响我们的机器学习结果，因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。 对于距离的度量，我们可以在几何距离测量和统计距离测量之间进行选择，应该选择哪种距离度量取决于数据的类型。 由于其直观，使用简单和对许多用例有良好结果，所以它是最常用的距离度量和许多应用程序的默认距离度量。 10、动态时间规整 Dynamic Time Warping 动态时间规整是测量两个不同长度时间序列之间距离的一种重要方法。可以用于所有时间序列数据的用例，如语音识别或异常检测。 当搜索最佳对齐时，这会产生更直观的相似性度量。
1.9K30编辑于 2022-11-11 - 来自专栏我爱计算机视觉
CVPR2021 分割之“Boundary IoU”，衡量物体边界分割质量的新度量
，Mask R-CNN在物体边界的分割质量比较差，但是使用Mask IoU衡量这3种方法的分割质量，Mask IoU指标并未拉开太大的差距。 相比之下，作者提出的Boundary IoU对物体边界的分割质量很敏感，能够很好地评价不同的分割算法对于物体边界的分割质量。 2.1 Mask IoU Mask IoU的缺点在于，当用它测量分割算法对大尺寸物体边界的分割质量时，其得分偏高，高于真实的分割质量。 其一，应考虑所使用数据集的标注质量，当数据集的标注质量比较高时，使用较小的；当数据集的标注质量比较低时，使用较大的；其二，考虑主流算法的性能所允许的测试严格程度，若想严格衡量边界分割质量，则使用比较小的 为了比较Mask AP和Boundary AP对边界分割质量的敏感程度，使用ground truth中的类别和定位替换网络输出的类别和定位信息，使用两种度量方式衡量网络输出的分割结果，如下表所示： 在上表中
1.1K30发布于 2021-08-06 - 来自专栏蓝桥杯历年省赛真题集
风险度量
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。
87140发布于 2019-01-21
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