新的旅程(三)

一、换电站控制系统测试方案

        换电站控制系统是我们新能源换电方向的一个产品,主要应用于智能换电站,对换电站里面的设备进行调度、管理,是整个换电站的中枢。它的这种应用特性,决定了它的调试、测试都十分依赖硬件设备。而换电站的硬件种类多、数量大,通信模块复杂,关键体型还巨大,调试、测试也是非常不方便。为了解决我们产品本身的调试、测试的问题,也为了方便换电站整站的测试,我们提出了我们的智能换电站控制系统测试方案,通过大量使用Mock技术,对PLC、换电机器人、蓝牙模块、道闸、充电机、空调、消防等设备进行模拟。目前已经完成了30%设备的Mock,我们期望到Q3末实现对换电站全站硬件模块的Mock,让测试人员在软件环境就能完成换电流程的测试。待技术成熟后,反向模拟控制系统,可以对硬件设备进行模块化的测试(比如可靠性、耐久性、稳定性)。在客户那里说出的东西,一定要做到^_^。但这件事情只是我们伟大征程的第一步,我们想的、要做的可不止这么点,哈哈哈哈。

二、LTC从线索到回款

        我们在我们的LTC流程中设置了10个关键控制点。通过PMO和QA的协同,对这10个控制点的管理,把控每个环节的质量。以前觉得做流程挺简单的,讲清楚流程上的每个任务就行了,随着深入才发现根本不是那么回事。把一个流程做专业,真的是很不容易,要考虑的东西太多了。像LTC、IPD这样的流程又是顶级的执行流程,里面要嵌套很多的子流程,要考虑很多的任务并行,要考虑到跨部门跨团队,要考虑到管理机制,还要考虑到每个阶段的目标分解、责权利等等。做管理不经历那么一两次顶级流程的从0到1,想想真的是蛮遗憾的一件事情。

三、硬件质检

        最近一个月,从业以来首次接触硬件质检管理,虽然质检管理的逻辑跟软件的质量管理逻辑差不多,很多工具方法都通用,但还是差别蛮大的。也就这个月里,才知道原来游标卡尺这种东西居然还要每年去机构做一次年检,真的是刷新了老夫这几十年的认知。新的领域,新的知识体系,一切在构建中成长!

四、过程性能基线

        在过去的一个月里,我们尝试基于一些缺陷数据,建立了部分项目的过程性能基线。虽然建立基线的样本量不是很够,但通过对一些偏差比较大的版本数据的分析,已基本可以认为当前的基线是有效的。通过过程性能基线的建立,可以度量出当前我们研发过程的组织能力,为总结分析和下一步的改进提供科学的参考依据。格局再大一点,可以基于能力去做与预测(比如预测下个版本缺陷数可能是多少,出现发布后问题的概率是多少,神乎其神),可以基于基线建立不同阶段的质量目标。

        从负责质量和研发工作以来,确立了一个思想,那就是在团队里面构建复盘文化。通过开展复盘活动,促进交流,促进提升。这两个月里面,我们开展了很多的复盘,团队对于复盘的意识和习惯基本算是有了,只是复盘的效果还是远远没有达到我的预期。主要有两方面的原因:一方面是大家对复盘的理解不到位,质量复盘会不是追责会,更不是问题的讨论会,它的核心是总结和形成改进。另一方面是复盘会只是复盘,没有后续动作的检查,甚至没有后续动作。基于这两个原因,我们一方面强调复盘会目的,另一方面也要求每个复盘会必须输出改进项,每个改进项必须满足三个条件:有时间、有责任人、有明确的结果/产出。由QA对每个复盘的改进项进行跟踪和检查。为了解决QA在改进项跟踪和检查的过程中,可能存在支持力度不够,缺少抓手的问题,我们将改进项分为两级。一级是项目级,由分管后端的老大负责定期审视改进项的解决。另一级是组织级,由更高管负责定期审视改进项的解决。发布后问题以及过程审计问题的复盘产生的改进项也同样纳入到这个管理机制里面。所有的改进项都需要本着闭环思维去跟踪、去解决。很多公司口头上说改进改进,但实际上又不对改进做跟踪,甚至连改进项都没有,所谓的改进就变更了喊口号。CMMI对于改进项的管理有一套完整的逻辑,是非常值得每个公司去借鉴和学习的。不要认为改进项小而不去改进,不积跬步无以至千里,踏踏实实的不好吗?

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下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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