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1000行代码 VS 10行代码,解决同样问题谁绩效更好?

以至于长久以来,将代码行数与生产力划等号,将 Bug 数量与绩效直接挂钩的 OKR 设定时有发生。 程序员的 OKR 究竟该如何设定?...点赞收藏转发,一键三连,为好文章的传播扩散添砖加瓦~ 01、前言 开篇抛出几个思考题,大家可以想一想: 如果 1000 行代码和 10 行代码都能解决同一个问题,哪个版本的代码应该得到更好的绩效?...如果奖励开发人员编写额外代码,是否会导致软件变得更为臃肿就,变得难以维护、变更? 如果鼓励开发人员用最短行数代码,是否会导致协作人员难以理解代码含义,增加沟通成本?...从上至下的方式一般由团队负责人制定,层层下发逐层对齐,常见的误区往往将团队代码行数与生产力对齐,将 Bug 数量与绩效直接挂钩,导致动作变形贻笑大方。...有的团队可能对代码把控比较强,但是灰度发布执行并不到位等,可能就需要提升系统面向灰度发布的能力。 再如对资金安全保障,同样需要将业界的套路与自己实际场景进行结合,查缺补漏,并以此作为自己的 OKR。

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超好用的自信学习:1行代码查找标签错误,3行代码学习噪声标签

在大量的数据集中去描述或查找标签错误本身就是挑战性超高的任务,多少英雄豪杰为之头痛不已。...研究人员将CL发现的问题分为三类: 1、蓝色:图像中有多个标签; 2、绿色:数据集中应该包含一个类; 3、红色:标签错误。 通过自信学习,就可以在任何数据集中使用合适的模型来发现标签错误。...1行代码就查找标签错误!...numpy_array_of_predicted_probabilities, sorted_index_method= normalized_margin , # Orders label errors ) 3行代码学习噪声标签...可以在这个数据集上自动识别50个标签错误。 ? 原始MNIST训练数据集的标签错误使用rankpruning算法进行识别。

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    超好用的自信学习:1行代码查找标签错误,3行代码学习噪声标签

    在大量的数据集中去描述或查找标签错误本身就是挑战性超高的任务,多少英雄豪杰为之头痛不已。...研究人员将CL发现的问题分为三类: 1、蓝色:图像中有多个标签; 2、绿色:数据集中应该包含一个类; 3、红色:标签错误。 通过自信学习,就可以在任何数据集中使用合适的模型来发现标签错误。...1行代码就查找标签错误!...numpy_array_of_predicted_probabilities, sorted_index_method='normalized_margin', # Orders label errors ) 3行代码学习噪声标签...可以在这个数据集上自动识别50个标签错误。 ? 原始MNIST训练数据集的标签错误使用rankpruning算法进行识别。

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    超好用的自信学习:1行代码查找标签错误,3行代码学习噪声标签

    在大量的数据集中去描述或查找标签错误本身就是挑战性超高的任务,多少英雄豪杰为之头痛不已。...研究人员将CL发现的问题分为三类: 1、蓝色:图像中有多个标签; 2、绿色:数据集中应该包含一个类; 3、红色:标签错误。 通过自信学习,就可以在任何数据集中使用合适的模型来发现标签错误。...1行代码就查找标签错误!...numpy_array_of_predicted_probabilities, sorted_index_method='normalized_margin', # Orders label errors ) 3行代码学习噪声标签...可以在这个数据集上自动识别50个标签错误。 ? 原始MNIST训练数据集的标签错误使用rankpruning算法进行识别。

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    破解千行代码缺陷率引发的“血案”:研发效能度量是一把标尺吗?

    作者 | 任晶磊 策划 | 蔡芳芳 人们常常认为软件研发度量为管理者提供了一把标尺,可以简单丈量出团队乃至个人的表现,但这个隐喻背后其实包含了对研发效能度量的一些误解。...从缺陷度量案例讲起 下面我们通过一个案例,具体理解研发效能度量的统计意义和系统思维。腾讯技术专家茹炳晟老师在文章 《研发效能度量引发的血案》 中举了一个用“千行代码缺陷率”度量代码质量的反例。...其次,从千行代码缺陷率推导出“我们不相信你能够写出高质量的代码”、“我们不鼓励技术提升阶段的阵痛”和“我们欢迎那些平庸的程序员”这些错误价值观的根本原因,是没能理解统计度量固有的灰度。...缺乏度量会使效能问题无法被发现,但度量时套用错误的“理工科思维”,试图依赖单一标尺得出精确结论,甚至是削足适履,可能更加危险。团队如果囿于这样的思维,那么换任何其他的度量指标都是枉然。...让我们用系统思维重新思考一下前面的案例: 平平无奇工程师 A 的千行代码缺陷率虽然落在安全范围,但每需求或每故事点代码行数 / 当量却异常偏高,说明代码规模有冗余;从缺陷停留时间看,一般需要很长时间才能定位并解决问题

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    数据库的方向 - 行vs列

    前言: 转载的好文不多,但此篇的确是难得一见的好文,如若不信,请仔细阅读。 此篇文章没有波涛汹涌的起伏,没有繁多的代码,只有悠然自得的文笔。 因此,分享此文给大家。...lang=en 英文原文链接:http://ibmsystemsmag.blogs.com/you_and_i/db2/ 数据库的方向 - 行vs列 如果你是一位数据库专家的话,这篇博客可能帮不了你什么...所以,如果你使用的是行式数据库,那么你对一行数据进行操作时,数据库的性能会是最好的。在上面的例子中,仅一个页面被放到了内存中。...(这只是一个示例,事实上,操作系统会带来不止一页的数据,稍后详细说明) 另一方面,如果你的数据库是基于行的,但是你要想得到所有数据中,某一列上的数据来做一些操作,这就意味着你将花费时间去访问每一行,可你用到的数据仅是一行中的小部分数据...但当使用的是基于行的数据库时,就必须去访问每一行而获取对应的数据。 当然,事实并非如此。

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    36.Linux驱动调试-根据oops定位错误代码行

    56000050 pgd = c3850000 [56000050] *pgd=00000000 Internal error: Oops: 5 [#1]         //内部错误oops Modules...linked in: 26th_segmentfault         //表示内部错误发生在26th_segmentfault.ko驱动模块里 CPU: 0 Not tainted (2.6.22.6...()函数里,偏移值0x78,该函数总大小0x12c LR is at 0xc0365ed8 //LR值 /*发生错误时的各个寄存器值*/ pc : []...33850000 DAC: 00000015 Process 26th_segmentfau (pid: 813, stack limit = 0xc3fca258)             //发生错误时...而0x56000050是个物理地址,在linux眼中便是个非法地址,所以出错 并找到出错地方位于first_drv_open ()函数下: 3.若发生错误的驱动位于内核的地址值时 3.1还是以26th_segmentfault.c

    2.8K80

    简单一行代码截图记录每次页面错误

    在进行Web UI的自动化测试的时候,有些错误无法简单的通过文字描述清楚,还是需要进行页面截图。但为了让该优化不需要投入过多的时间,采用装饰器进行装饰。...编写操作类 本次测试将 百度当做测试目标 简单的封装一个操作百度的界面操作类:BaiDuActionUi 包含了: 打开百度 open_web 在输入栏输入指定内容 input_message 在定位错误的输入栏输入指定内容...使用 fixture编写测试前浏览器的开启,测试后浏览器的关闭 正常测试: test_selenium 抛出断言错误的测试: test_selenium1 定位异常的测试: test_selenium2...点击 测试套找到错误的脚本 test_selenium1 ? 找到错误的脚本 test_selenium2 ?...test_selenium没有错误,报告中没有截图 test_selenium1在完成输入和查找后断言报错,页面截图停留在搜索完成页面 test_selenium2在输入栏的位置定位元素错误,页面截图停留在搜索开始页面

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    定位Oops的具体代码行

    : TIPS            如果在lkml或bugzilla上看到一个Oops,而自己不能重现,那就只能反汇编以"Code:"开始的行。...这样可以尝试定位到            源代码中。            注意,Oops中的Code:行,会把导致Oops的第一条指令,也就是EIP的值的第一个字节, 用尖括号括起来。...(gdb)           OK, 现在你知道出错的那条指令是array[43],也就是mov    (%ecx),%edx,也就是说,(%ecx)指向了一个错误内存地址。...补充: 为了使汇编代码和C代码更好的对应起来, Linux内核的Kbuild子系统提供了这样一个功能: 任何一个C文件都可以单独编译成汇编文件,例如: make path/to/the/sourcefile.s...另外, 内核源代码目录的./scripts/decodecode文件是用来解码Oops的: ./scripts/decodecode < Oops.txt (我没用过,就只提一下。)

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    Vs下 CCriticalSection::Lock 异常错误的发生「建议收藏」

    自己在vs下写了一个用 CCriticalSection::Lock来锁定对象的程序,发现给Lock设置dword参数时总会出现异常,后来查看了一下函数的文档,才恍然大悟!!!...CCriticalSection 类包含成员函数锁定的线程可用于获得一个关键部分对象的所有权。有两个版本的锁定功能没有参数和其他采用 DWORD 参数之一。...后一种版本的锁定文档状态 dword 值参数指定的时间,以毫秒为单位时要等待的临界区变为可用。 此信息不正确。...如果另一个线程当前拥有的关键节对象的示例为:: EnterCriticalSection 阻止调用线程的执行,无限期地直到另一个线程释放的所有权。...因此,不可能进行的关键节对象的定时的等待。

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    一行代码简化Python异常信息:错误清晰指出,排版简洁美观 | 开源

    只需一个import,报错也能整齐划一,错误代码位置、错误原因清晰明了,一眼就能看清。debug仿佛都没有那么痛苦了。 ? 一行代码简化报错 先来试试一个简单的错误。...bug少的时候,还不觉得有什么太大区别。当报错信息铺满一整页,美观不美观,对心灵的打击程度就完全不同了。 ? 使用指南 像Python的所有第三方库一样,PrettyErrors的安装十分简单。...python -m pretty_errors 并且,如此一来,语法错误(SyntaxError)的格式也同样能被美化。...,代码是这样的: pretty_errors.configure(filename_color = pretty_errors.BRIGHT_YELLOW) 如果你发现上面这一番操作之后,啥改变也没发生...set PYTHON_PRETTY_ERRORS=1 需要注意的是,你使用的终端本身具有颜色输出功能,异常信息输出才会带有不同的颜色。

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    一行代码简化Python异常信息:错误清晰指出,排版简洁美观 | 开源

    只需一个import,报错也能整齐划一,错误代码位置、错误原因清晰明了,一眼就能看清。debug仿佛都没有那么痛苦了。 ? 一行代码简化报错 先来试试一个简单的错误。...bug少的时候,还不觉得有什么太大区别。当报错信息铺满一整页,美观不美观,对心灵的打击程度就完全不同了。 ? 使用指南 像Python的所有第三方库一样,PrettyErrors的安装十分简单。...python -m pretty_errors 并且,如此一来,语法错误(SyntaxError)的格式也同样能被美化。...,代码是这样的: pretty_errors.configure(filename_color = pretty_errors.BRIGHT_YELLOW) 如果你发现上面这一番操作之后,啥改变也没发生...set PYTHON_PRETTY_ERRORS=1 需要注意的是,你使用的终端本身具有颜色输出功能,异常信息输出才会带有不同的颜色。

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    一行代码引发的恐惧

    半小时后,终于有了眉目,这时,你的leader, 电话过来,询问你是怎么回事,大概还需要多长的时间,才能处理完毕。待你语焉不详地回复完你的leader, 你又开始埋头,一行行的排查故障。...2 那个时期,我们写代码都是特别小心的,变更,更是极度的谨慎。所以使得自己对代码变更有了一种焦虑和恐惧的心理。至少在那时候,写代码不是一件轻松的事情。 这个事情,我现在回过头来看。...我记得是在 《重构:改善既有代码的设计》中了解到TDD的。 简单来说, 就是先构建测试用例,再开始写你的功能代码。...监控和log 监控和log不是什么新鲜的东西。 工作第一年,我们的技术总监在一次会议上跟我们说:你写完的代码是死的,只有在线上跑的代码是活的。...监控和log(特别是监控),就像是你代码的体征信息,随时反应着你代码在实际环境中的运行情况,要高度的重视。 这段话,在后面,我深有感触。

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