质量的事到底归谁管?

在软件中,什么是质量。
下面的这篇文章的进行了比较详细的阐述,我推荐一下地址。
http://www.iteye.com/topic/65626

如果嫌文章太长,我把软件质量的定义抽取出来概括一下。
1. 没有bug并不等于软件质量高。
2. 软件的质量的高低,要看软件本身有多符合客户的需求

所以,软件的质量根源不在于有没有bugs,但是质量好的软件一定能有严重的bugs。

那么质量这个事情到底是谁来管呢?
我不得不又套用被敏捷强调了一遍又一遍的话,团队的每一个人。

不同意的,先来看看,我们项目团队里不同的人都负责做什么。
做需求分析的,很显然嘛,好好去了解一下客户到底想要做什么?弄清楚了要给团队说清楚了。
开发人员负责把需求、测试那边提供的信息用代码都准确的用代码表达出来了。
测试人员了解了需求,要根据客户为什么要这些东西,来考虑怎么样可以做出合理的“破坏活动”。

这一提醒,是不是很显然了。

做需求分析的人,要保证需求一定得符合客户的要求了,别输在起跑线上。
做对了需求,还得保证跟开发,测试说准确了。
做测试的人,要保证把可能的客户行为、输入都告诉开发人员,这样开发人员可以避免因为误会把大部分问题植入到系统中。
最后做测试的拿到了可测试的系统,根据对于系统用户的使用场景分析来使用系统,看看有什么问题存在。

所以,如果有哪天,有人说这个产品质量太差了,写代码的人写的太差,或者测试的人到底怎么测的?那么,先不要同意,看清楚问题在哪里了,我们看是谁的问题。要有高质量,缺了任何一环都不行。
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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