Product cycle model

最新推荐文章于 2023-04-27 16:27:00 发布
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博客介绍了产品周期模型包含规划、设计、实施、稳定和发布五个阶段，同时指出测试人员应在规划阶段开始时就参与到产品周期中，涉及信息技术领域的产品开发流程。

There are five phrases in product cycle model.

 

1. Planning Phrase

2. Design Phrase

3. Implementation Phrase

4. Stabilization Phrase

5. Release Phrase

 

Testers should attend the product cycle when the Planning Phrase beginning.

PyTorch深度学习实战（49）——扩散模型（Diffusion Model）详解与实现
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12-10 1105
扩散模型通过正向过程逐步向图像添加噪声，再通过逆向过程逐步去噪以生成高质量图像。本节以花卉图像生成为例，详细阐述了扩散模型的数学原理、U-Net 架构及其在去噪中的应用，包括注意力机制和跳跃连接的作用。同时，提供了完整的 PyTorch 实现流程，涵盖数据预处理、模型构建、训练及图像生成步骤，展示了从随机噪声逐步生成清晰花卉图像的过程。
a project model for the FreeBSD Project.7z
08-21
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微软软件实现技术授课系列内容之一:Microsoft Product Cycle Model Training
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07-26 4533
（声明：本系列授课笔记是综合各相关资料整理而成，仅限于个人学习、研究或欣赏使用，引用转载请注明出处。如用于商业用途，必须经享有著作权人之许可。顺此对微软工程师的精彩授课深表感谢！）                           Microsoft Product Cycle Model Training一、微软产品开发周期模型        微软产品开发周期通常分为五个阶段：
Microsoft Product Cycle Model Training (zz)
混迹于移动互联网和手机行业
09-23 1556
Originated from :http://blog.youkuaiyun.com/zjzcl/archive/2004/07/26/52320.aspxMicrosoft Product Cycle Model Training一、微软产品开发周期模型        微软产品开发周期通常分为五个阶段：        1、计划：主要是做市场分析，看市场有无此软件产品的需求，以及竞争对手有哪些。
微服务开发LCM（Life Cycle Model）
04-27 1132
02_Project Execution_项目执行1_Order Clarification_订单澄清099-Project approval--099项目批准110-Context diagram--110上下文图121-Process model--121过程模型130-Application description--130应用程序说明131-Architecture diagram--1...
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iisktz的专栏
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Software Development Life Cycle
毛台
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https://www.tutorialspoint.com/software_engineering/software_development_life_cycle.htm  Software Development Life Cycle, SDLC for short, is a well-defined, structured sequence of stages in softwa
Oracle Product Development Cloud
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Oracle Product Development Cloud is an enterprise class product lifecycle management solution, delivered via Cloud for lower cost and faster deployment. With Product Development Cloud, companies can m...
微软产品开发管理流程揭密.doc
07-08
微软产品开发管理流程，通常被称为PCM（Product Cycle Model），是微软内部用于指导其产品从概念到市场的全面开发过程。PCM模型包含五个关键阶段，分别是计划、设计、执行、稳定和发布，每个阶段都有其明确的目标和...
WITH date_calculations AS ( SELECT BUILDING_NO, CELL_NO, MACHINE_ID, DURATION, PRODUCT_MODEL_NAME, TARGET_UPTIME, STATUS, LOG_TYPE, CUR_LOG_DATE, TRUNC(CUR_LOG_DATE - 8.5/24) AS CDATE, CASE WHEN CUR_LOG_DATE BETWEEN TRUNC(CUR_LOG_DATE) + 8.5/24 AND TRUNC(CUR_LOG_DATE) + 20.5/24 THEN 'D' ELSE 'N' END AS SHIFT, CASE WHEN CUR_LOG_DATE BETWEEN TRUNC(CUR_LOG_DATE) + 6/24 AND TRUNC(CUR_LOG_DATE) + 7/24 THEN 'Y' WHEN NEXT_LOG_DATE BETWEEN TRUNC(NEXT_LOG_DATE) + 6/24 AND TRUNC(NEXT_LOG_DATE) + 7/24 THEN 'Y' WHEN CUR_LOG_DATE BETWEEN TRUNC(CUR_LOG_DATE) + 18/24 AND TRUNC(CUR_LOG_DATE) + 19/24 THEN 'Y' WHEN NEXT_LOG_DATE BETWEEN TRUNC(NEXT_LOG_DATE) + 18/24 AND TRUNC(NEXT_LOG_DATE) + 19/24 THEN 'Y' WHEN CUR_LOG_DATE <= TRUNC(CUR_LOG_DATE) + 6/24 AND NEXT_LOG_DATE >= TRUNC(NEXT_LOG_DATE) + 7/24 THEN 'Y' WHEN CUR_LOG_DATE <= TRUNC(CUR_LOG_DATE) + 18/24 AND NEXT_LOG_DATE >= TRUNC(NEXT_LOG_DATE) + 19/24 THEN 'Y' ELSE 'N' END AS REST_TIME FROM table WHERE TRUNC(CUR_LOG_DATE - 8.5/24) >= SYSDATE - 90 AND DURATION<100 ), work_cycle AS ( SELECT BUILDING_NO, CELL_NO, MACHINE_ID, CDATE, SHIFT, CASE MAX(STATUS) WHEN -1 THEN '试做' WHEN 11 THEN '试模' WHEN 10 THEN '保养' WHEN 1 THEN '试做' WHEN 0 THEN '量产' END AS REPORT_STATUS FROM date_calculations WHERE LOG_TYPE = 'WORK_CYCLE' AND REST_TIME = 'N' --AND DURATION < 100 GROUP BY BUILDING_NO, CELL_NO, MACHINE_ID, CDATE, SHIFT ), auto_cycle AS ( SELECT BUILDING_NO, CELL_NO, MACHINE_ID, CDATE, SHIFT, CASE WHEN SUM(DURATION) >= 3600 THEN 'Y' ELSE 'N' END AS OVER_ONE_HOUR FROM date_calculations WHERE LOG_TYPE = 'AUTO_CYCLE' AND REST_TIME = 'N' --AND DURATION < 100 GROUP BY BUILDING_NO, CELL_NO, MACHINE_ID, CDATE, SHIFT ) SELECT S.CDATE, S.SHIFT, S.BUILDING_NO, S.CELL_NO, S.MACHINE_ID, S.PRODUCT_MODEL_NAME, REPLACE(S.PRODUCT_MODEL_NAME, ' ', '') AS "机种_去空", B.REPORT_STATUS, SUM(S.DURATION) AS DURATION, MAX(S.TARGET_UPTIME) AS TARGET_UPTIME, COUNT(S.DURATION) AS 产能 FROM date_calculations S JOIN auto_cycle A ON S.MACHINE_ID = A.MACHINE_ID AND S.CDATE = A.CDATE AND S.SHIFT = A.SHIFT LEFT JOIN work_cycle B ON S.MACHINE_ID = B.MACHINE_ID AND S.CDATE = B.CDATE AND S.SHIFT = B.SHIFT WHERE S.LOG_TYPE = 'AUTO_CYCLE' AND S.REST_TIME = 'N' AND A.OVER_ONE_HOUR = 'Y' GROUP BY S.CDATE, S.SHIFT, S.BUILDING_NO, S.CELL_NO, S.MACHINE_ID, S.PRODUCT_MODEL_NAME, B.REPORT_STATUS 上述代码中添加计算每班上下班时间差，如上班时间差，当shift=D时，CUR_LOG_DATE-8:30:00，ELSE CUR_LOG_DATE-20:30:00,下班时间差,当shift=D时,NEXT_LOG_DATE-20:30:00 ELSE NEXT_LOG_DATE-8:30:00
12-18
PRODUCT_MODEL_NAME, TARGET_UPTIME, STATUS, LOG_TYPE, CUR_LOG_DATE, NEXT_LOG_DATE, -- 添加NEXT_LOG_DATE TRUNC(CUR_LOG_DATE - 8.5/24) AS CDATE, CASE WHEN CUR_LOG_DATE BETWEEN TRUNC(CUR_LOG_...
大校财经系统是一个由财经爱好者独立开发的综合性股票投资信息聚合与辅助决策平台_该平台核心功能包括实时聚合全网各大财经网站的股票相关新闻知名财经大V与分析师的专业文章与深度评论每.zip
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【分布式系统】基于RocketMQ事务消息的最终一致性实现：计算机竞赛中高可靠业务逻辑设计与复杂事件处理
12-29
内容概要：本文深入探讨了RocketMQ消息队列在计算机竞赛中的高级应用，聚焦于分布式事务解决方案（事务消息）与复杂事件处理（CEP）能力。通过“下单扣库存”这一典型场景的代码案例，详细解析了RocketMQ事务消息的“半消息”机制、本地事务执行、回查逻辑及最终一致性实现，强调其在高可靠性与复杂业务编排中的核心作用。同时介绍了死信队列、异步处理模式和容错设计等关键技术点，展现了如何利用RocketMQ构建健壮、可扩展的竞赛级系统。; 适合人群：具备一定Java和Spring Boot开发经验，熟悉微服务与消息队列基础，参与过或准备参加系统设计类计算机竞赛的研发人员或学生团队； 使用场景及目标：①解决跨服务数据一致性难题，如模拟银行转账、电商订单与库存协同；②设计具备最终一致性和高可用性的分布式系统架构，在竞赛中赢得“架构设计”高分；③掌握事务消息、回查机制、异步解耦等核心技术的实际编码与调试能力； 阅读建议：此资源以实际代码驱动理解，建议结合Spring Cloud Alibaba RocketMQ环境动手实践，重点关注TransactionListener接口的实现逻辑与网络异常下的回查机制，深入体会“半消息”在保障分布式事务中的关键价值。
pwinpcaincpaincpaiwnc
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（33页PPT）思美泰318爱肝日内宣活动方案33.pptx
12-29
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Verilog串并转换设计 / 移位寄存器
最新发布
12-29
下载前必看：https://renmaiwang.cn/s/bvbfw Verilog设计_串并转换 / 移位寄存器实现了一种串并转换的功能，其核心原理在于移位寄存器的运用。 这里详细展示了串转并以及并转串两种不同的设计方案。 每一种转换模式都设有专属的使能信号，同时并行输出数据的格式提供了两种选择：最低有效位优先（lsb）和最高有效位优先（msb）。 串并转换技术主要应用于串行传输与并行传输这两种数据传输模式之间的相互转换，而移位寄存器是达成这一目标的常用工具，能够支持并行及串行的数据输入与输出操作。 这些移位寄存器通常被设定为“串行输入、并行输出”（SIPO）或“并行输入、串行输出”（PISO）两种工作模式。 在串行数据输出的过程中，构成数据和字符的码元会按照既定的时间顺序逐位进行传输。 相比之下，并行数据传输则是在同一时刻将固定数量（普遍为8位或16位等）的数据和字符码元同时发送至接收端。 数据输入通常采用串行格式进行。 一旦数据成功输入寄存器，它便可以在所有输出端同时被读取，或者选择逐位移出。 寄存器中的每个触发器均设计为边沿触发类型，并且所有触发器均以特定的时钟频率协同工作。 对于每一个输入位而言，它需要经过N个时钟周期才能最终在N个输出端呈现，从而完成并行输出。 值得注意的是，在串行加载数据期间，并行输出端的数据状态应保持稳定。 数据输入则采用并行格式。 在将数据写入寄存器的操作过程中，写/移位控制线必须暂时处于非工作状态；而一旦需要执行移位操作，控制线便会变为激活状态，并且寄存器会被锁定以保持当前状态。 只要时钟周期数不超过输入数据串的长度，数据输出端Q将按照预定的顺序逐位读出并行数据，并且必须明确区分最低有效位（LSB）和最高有效位（MSB）。
gj89279566_stock-diagnosis-system_26324_1766920206440.zip
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CNN-BiLSTM 癫痫预测 理学学士论文项目.zip
12-29
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
cyclegan评价指标
03-08
### CycleGAN 的评估方法和性能衡量标准 对于CycleGAN模型，其评估主要依赖于多个定量和定性的指标来全面反映模型的表现。这些评价准则不仅限于单一维度，而是综合考虑了不同方面的特性。 #### 定量评估指标 1. **结构相似性指数（SSIM）** 结构相似性用于测量两幅图像之间的结构性差异，在一定程度上反映了重建质量的好坏[^4]。通过计算原图与生成图片间的SSIM值，能够得到关于视觉一致性的量化反馈。 2. **峰值信噪比（PSNR）** PSNR是一种广泛应用于图像处理领域中的误差度量方式，它基于均方根误差定义而来。尽管高PSNR并不总是意味着更好的感知效果，但在某些情况下仍可作为辅助判断依据之一。 3. **Fréchet Inception Distance (FID)** FID得分用来衡量真实样本分布与生成样本分布的距离，越低表示两者之间差距越小。此分数能较好地体现数据集整体风格迁移的效果以及多样性保持情况。 #### 定性评估手段 除了上述数值型评判外，还需要借助人类主观感受来进行更细致入微的质量把控： - **用户研究调查问卷** 收集参与者针对特定任务完成后的满意度评分或者偏好倾向等信息，从而获取直观的第一手资料支持决策制定过程[^2]。 - **可视化对比分析** 将源域目标对象经过转换前后形态变化并列展示出来供观察者自行体会区别所在之处；这种方法有助于发现潜在问题点以便后续改进优化工作开展。 ```python import numpy as np from skimage.metrics import structural_similarity as ssim from PIL import Image import torch.nn.functional as F from torchvision.models.inception import inception_v3 def calculate_ssim(img1_path, img2_path): """Calculate SSIM between two images.""" imageA = np.array(Image.open(img1_path).convert('L')) imageB = np.array(Image.open(img2_path).convert('L')) score, _ = ssim(imageA, imageB, full=True) return score def fid_score(real_images, generated_images): """Compute Fréchet Inception Distance""" model = inception_v3(pretrained=True) real_features = extract_features(model, real_images) gen_features = extract_features(model, generated_images) mu_real, sigma_real = compute_statistics_of_acts(real_features) mu_gen, sigma_gen = compute_statistics_of_acts(gen_features) m = np.square(mu_real - mu_gen).sum() s = scipy.linalg.sqrtm(np.dot(sigma_real, sigma_gen)).trace().real return m + s - 2 * tr_sqrt_sigma_product def main(): # Example usage print(f'SSIM Score: {calculate_ssim("path/to/image1.png", "path/to/image2.png")}') if __name__ == '__main__': main() ```
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