8.6 项目/任务的大小应当由什么指标来决定?

GreyZeng GreyZeng 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 通过墨衍一键同步至各平台 可同步平台 CSDN微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年,写一次发全网 我也要 + 加入社区

原文地址

以上学期的编译课设为例,有的同学编译器代码只有3000+行,而有的同学代码量则达到了7000+行,能说后者的工作量是前者的两倍吗?显然不行。由于每个人采用的算法不同、架构不同,会导致代码行数有所差异,用代码量衡量会有失偏颇。此外,用工作时长和返工的质量也会由于个体能力水平的差异而导致评价结果不够客观。书中的比较方法只有在团队中各成员代码水平相差不大、采用的工程架构以及主要算法相同时才比较好用。

我认为,要衡量工作量,应当由专门的评估人员通过经验来评估误差比较小。产生这样的想法,是从英美法系获得的灵感。英美法系又称为判例法系,法官判决时主要根据过去对于类似案件的判决情况进行宣判。在软件企业中,对于大部分的工程企业都曾经接手过类似的项目,有经验的管理人员对于项目的前端、后端等各部分工作量的占比都应当大致有所了解,因此,在工作量评估时只需要根据已有的经验来评估工作量即可。而对于以前没有接手过的工程项目,可以成立一个类似陪审团的、具有丰富软件开发经验的小组,由程序员阐述工作量,由陪审小组来裁决该程序员对自身工作量的定位和描述是否准确。

...全文

相关推荐

电气项目经理任务绩效指标.doc

电气项目经理任务绩效指标.doc

年鉴汇

yolov8下的训练指标解析

11:device: 训练运行的设备,默认为None.如果使用GpU训练,可以设定为device=0,使用多个GPU可以设置为device=0,1,2,3,如果没有可用的GPU,可以设定为device=cpu进行训练。box_loss:目标检测任务中的边界框损失,表示模型预测的边界框和真实边界框之间的差异,损失越小,表示模型越能精确的定位物体,通常在0和10之间。cls_loss:目标检测中的分类损失,表示模型预测的物体类别和真实类别之间的差异,损失越小,表示模型越能正确识别物体,通常在0和10之间。

攻城狮的梦

【YOLOV8】项目目录重点部分介绍和性能评估指标

【YOLOV8】项目目录重点部分介绍和性能评估指标

Jackilina_Stone

文华财经指标公式源码期货软件指标公式赢顺WH6指标赢智WH8指标.docx

文华财经指标公式源码期货软件指标公式赢顺WH6指标赢智WH8指标.docx

指标公式

YOLOv8指定模型大小方法[项目源码]

本文介绍了如何在YOLOv8中指定不同大小的模型(n、m、s、l、x)。通过修改train.py中的yaml参数,可以轻松选择所需的模型大小。例如,选择m大小的模型需将参数设置为ultralytics/models/v8/yolov8m.yaml,而s大小的模型则对应yolov8s.yaml。若直接使用默认的yolov8.yaml,则会自动选择n大小的模型。此外,还说明了如何在自定义配置文件(如yolov8-bifpn.yaml)中指定模型大小,例如将参数设置为yolov8s-bifpn.yaml即可选择s大小的模型。

像素流浪者
评论 4
收藏 已收藏
分享
返回顶部
GreyZeng
构建之法 606 成员 524 内容