功能点估算案例 在我发表的《 转向敏捷合同》中引用的文章发表后，Twitter上出现了一些小问题。 有人意识到我在谈论估算值和#noestimates的价值。 有些人认为我提倡永远不要估计任何东西。 让我澄清一下我的立场。 我喜欢数量级估计。 我不会雇用没有超过或数量级的估计的人。 我在“ 预测不可预测的项目：估算项目成本或进度的实用方法”中解释了如何做到这一点。 那是因为我必须管理金
功能点估算案例 当我们考虑有关估计和#noestimates的讨论时，我有一个大问题： 您想在哪里度过您的时间？ 在项目中，我们需要决定在哪里花时间。 在敏捷和精益项目中，我们限制了正在进行的工作。 我们宁愿花时间交付，而不是估计。 那是因为我们希望能够尽可能地改变我们所做的事情。 这并不适合所有项目。 （请参阅什么时候敏捷适合您？ ） 在某些项目中，例如Glen Alleman在本
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2024-08-02 07:47:19
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一直很喜欢阅读那些用朴素的的语言介绍一些理论的基本原理，也一直很喜欢用类比的手法来阐述一个问题。这篇文章轻松的就介绍了点估计的定义、作用、性质、标准等内容。很多人被Cramer-Rao下界这个名词所唬住，但只要看看本文的介绍，一定豁然开朗。前言 有一则网络笑话：蜜蜂小姐在母亲的安排下，隔天就要和蜘蛛先生结婚，结婚前夕蜜蜂跟妈妈抱怨：「我不想要嫁给蜘蛛那个丑八怪啦！」妈妈一边安抚着蜜蜂一边说：「
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2024-09-10 09:29:30
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文章目录1. 背景2. 概述3. 方法定义3.1. Detailed FPA method3.2. High Level FPA method3.3. Indicative FPA method4. 概念定义4.1. 外部接口文件 (EIF External Interface File)4.2. 内部逻辑文件 (ILF Internal Logical File)4.3. 外部查询(EQ Ex
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2024-08-10 18:36:42
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最近写项目文档，需要计算报价，用到了功能点估算法，还挺复杂的，姑且做个笔记。定制软件开发服务费可按照功能点估算法或工作量估算法进行估算，原则上200万元以上项目需按功能点法估算。具体公式如下：定制软件开发服务费用=功能点数×软件开发生产率基准/人月折算系数×软件开发基准人月费率+直接非人力成本其中：1）功能点数（Function Point）单位为个，计算公式如下：功能点数=未调整功能点数量（UF
Function Point Estimation 功能点估算是一种用来估算项目大小的技术。
功能点是对软件功能和规模的间接定量测量，它基于客观的外部应用接口和主观的内部应用复杂度以及总体的性能特征。
功能点法和专家法估算最大的不同点在于对估算规模的细化的定量分析上面．我们在用专家法估算的时候往往会直接去估算工作量，或在规模的估算中掺杂了生产率的数据，
关于极大似然估计的基本介绍，本文不再详细叙述(可参考：周志华——《机器学习》P149，陈希孺——《概率论与数理统计》P150 和其他资料)。文章的主要内容是我对极大似然估计的一些见解和我认为应该需要注意的一些点。以下是正文：一.极大似然估计的简述 假设总体满足某种分布，且该分布的参数为(θ1,θ2,θ3,...θn)，设该分布的具体形式为f(x；θ1,θ2,θ3,...θn)。其中x1，x2
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2024-09-06 09:37:41
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在进行样本点线性拟合时，一个偏离严重的点（这种点通常称为离群点，又称局外点、外点、出格点）产生的误差相比其他多数正常点占主导地位，这些误差会导致拟合过程中产生巨大的偏差。产生这种后果的原因就是误差被平方了。一个很自然的想法就是给那些离群点更小的权重。常用的一个权重函数为，其中为尺度参数，调节权重衰减的快慢，为残差。显而易见，该权重函数给残差大的点分配更小的权重，当残差趋于无穷大，权重也趋于0，符合
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2024-10-06 07:57:16
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无需编程也可以进行机器学习算法应用，面向纯小白（发论文的利器）【1】MLAA2.6软件核心功能：【1】应用于中文文本分类、验证、预测与评估的算法：(1)K近邻模型(2)最近质心模型(3)贝叶斯模型(4)决策树模型(5)随机森林模型(6)极端随机树模型(7)AdaBoost模型(8)梯度提升分类模型(9)逻辑分类模型(10)岭分类模型(11)支持向量机模型(12)随即梯度下降模型(13)被动攻击分类
NESMA 识别内部逻辑文件英文原文Problem descriptionA municipal tax administration system has a collection module in which payments are recorded. These payments relate to real-estate tax, waste tax, sewage charges a
需求：实现一个订单的录入，更新，删除和查询功能．订单信息是指一个用户订购的公司产品的情况．其中订单头包含了具体的类型，订购时间，发运地址，客户名称等信息．订单明细包含了订购的具体产品的数量的情况． 假设：1.用户表和产品数据表已经建立，本次订单功能开发仅仅是引用和取这些数据．2.暂不考虑其它特殊业务逻辑和权限 功能界面情况： STEP1:计算出EI,EO和
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2024-04-22 10:04:00
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功能点估算法识别项目范围和数据复杂度功能点估算法是软件项目管理众多知识中比较有技术含量的一个。在软件项目管理中项目计划制定的优劣直接关系到项目的成败，项目计划中对项目范围的估算又尤为重要。如果项目负责人对项目的规模没有一个比较客观的认识，没有对工作量、所需资源、完工时间等因素进行估算，那么项目计划也就没有存在的意义。功能点估算法的特点项目范围的估算在CMMI的“MA”度量分析管理和“PP”项目计划
软件项目成本估算计算步骤是：估算出项目的功能点数量 -> 项目开发工作量（人月）-> 开发费用/人月 -> 总开发费用。其中比较困难的是项目的功能点数量计算，小弟并非专家，团队中也没有资深人士，对此真是举步维艰，但最终还是摘下了果实。
最近小弟参加了服务外包竞赛，选的题目为MIS类型
功能点分析法应用在软件测试中，它最核心的价值究竟是什么呢? 让我们先看看软件开发，这是跟测试离得最近的工作类型。开发工程师工作大致可以分为“设计”和“编码”两步。设计一般是使用UML语言，借助类似于Rose这样的工具，绘制一些UC图、类图、ER图等 最近有位同事问我，“天彤你搞这个功能点分析算法，主要目的是度量project的规模么，还是度量测试工程师的工作量?”我说，这两个确实是最初的目标，不
(一) 简介COSMIC 是通用软件度量国际联盟的简写（Common Software Measurement International Consortium，COSMIC），它成立于1998 年，是一个由全球软件度量专家组成的非盈利自愿性组织，致力于软件规模度量方法的研究与推广。2002 年1月COSMIC 所推出的全功能点规模度量方法成为了 ISO 的标准，最新标准为 ISO/IEC 197
参数估计的三种方法机器学习有三种典型的参数估计方法，分别是极大似然估计(MLE)，极大后验估计(MAP)以及贝叶斯估计。除了参数估计，每种方法还对应有样本的密度估计。假设。MLE极大似然是通过下式估计参数。该式可以这样理解，在给定参数的情况下，求解具体概率的最大值，使得满足预期样本分布。上式往往通过下述方法求解：MAP极大后验则给定样本的后验和参数的先验，求解下式：可以这样理解，在给定观测样本集的
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2024-10-19 18:50:32
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计划和估算成本估算不是一项精确的科学-不确定锥区模型预算是任何项目管理计划中的主要部分
内部成本：针对开发者的成本外部成本：客户付的价格计划的另一个重要的部分是估算项目的周期产品规模的度量：通常可用代码行LOC和千行交付代码指令KDSIFFP度量：文件、信息量、过程
S=Fi+Fl+Pr C=d*SS为产品的规模，C为成本，d是公司内部对软件开发过程的效率（生产
为什么要有m-估计？ 当我们通过在全部事件的基础上观察某事件出现的比例来估计概率时，例如：P=nc/n.，其中nc为该类别中的样本数量，n为总样本数量。若n=5，当P=0.6时，则nc为3。多数情况下该比例是对概率的一个良好的估计。但当nc很小时估计会较差，例如：P=0.08，样本中同样有5个样例，那么对于nc最可能的取值只有0,。这会导致两个问题： 1、nc/n产生了一个有偏的过
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2024-07-09 09:27:43
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业内主要的软件规模估算方法：LOC估算方法、故事点估算法、FPA功能点估算方法、COSMIC功能点估算方法、快速功能点估算方法、IFPUG功能点估算方法和自动化功能点估算方法。 1、LOC估算方法 &
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2024-03-27 13:23:16
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参数估计常见的参数估计类型有：离散型随机变量：二项式分布，多项式分布连续型随机变量：高斯分布他们都可以看作是参数分布，因为他们的函数形式都被一小部分的参数控制，比如正态分布的均值和方差，二项式分布事件发生的概率等。因此，给定一堆观测数据集（假定数据满足独立同分布），我们需要有一个解决方案来确定这些参数值的大小，以便能够利用分布模型来做密度估计，这就是参数估计。首先需要说明的是，这三种方法都是用来参
