Показатель производительности НИОКР — плотность дефектов на линии
Показатель производительности НИОКР — плотность дефектов на линии

Плотность онлайн-дефектов является важным показателем в управлении качеством программного обеспечения, который отражает фактическое количество дефектов, существующих после запуска программного продукта в сеть.

Формула расчета: Плотность онлайн-дефектов = количество обнаруженных онлайн-дефектов / общее количество строк кода в программном продукте.

Единица расчета: процент

Задействованные этапы: Релиз

Статистический период:

  • Ежемесячно сообщайте ответственной команде о количестве дефектов.
  • Суммировать количество дефектов по версии статистики ответственной команде.

Использование плотности онлайн-дефектов в качестве показателя качества программного обеспечения имеет следующие недостатки:

  • Пассивное измерение: онлайн-плотность дефектов не может быть получена до тех пор, пока она не будет запущена в онлайн-режиме.,Есть гистерезис.
  • данные Не интуитивно понятны: обычно количество дефектов невелико,Есть много строк кода,Так что ценность небольшая,Низкая числовая дискриминация,Не очевидно. Например, 10/20w=0,00005.
  • Существует множество влияющих факторов: например, статистический способ строк кода.、Размер системы、Такие факторы, как продолжительность времени, будут влиять на результаты.
  • Можно манипулировать, чтобы искусственно уменьшить плотность дефектов, избегая сложного кода или уменьшая количество строк кода, переведенных в режим онлайн.
  • Сложность установления универсальных стандартов: допустимые стандарты плотности дефектов сильно различаются для разных типов систем.
  • Качественные факторы не учитываются. Такие как читаемость кода, сложность, качество архитектуры системы и другие факторы.
  • Сложность анализа атрибуции. Является ли дефект результатом разработки и производства или упущения, сложно определить в режиме онлайн.
  • Трудно прогнозировать тенденции. На онлайн-дефекты влияет множество факторов,Историю сложно предсказать просто.
boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose