Я считаю, что в эпоху суверенных культур очень важно побеждать так, чтобы это было на пользу и нам, и всему миру. Я поэтому и сравнивал наши выставки со спецоперациями, которые требуют сложнейшей цикломатическая сложность логистики, особых специалистов, часто готовятся секретно и приносят неожиданные результаты. (Так мы привезли скульптуры Парфенона из Британского музея в Эрмитаж.) Но не с войнами.
Качество и тестирование программного обеспечения. Quality Assurance.
Например, если «Красный» встречается в 50% записей, ему присваивается значение 0.5. Сначала нужно очистить и преобразовать данные — это что-то вроде подготовки сырья. Это может быть что-то простое, такое как нормализация числовых данных или кодирование категориальных переменных. Но иногда нужно проявить креативность — создать новые признаки, которые помогут лучше объяснить целевую переменную. Feature Engineering, или генерация признаков — это процесс создания новых признаков (характеристик или фич) из имеющихся данных, чтобы улучшить работу модели машинного обучения.
Что такое признаки объекта и зачем их создавать
Просто напишите процедурный код на любом языке, который вы хотите, не следуйте никаким принципам, и у вас все получится. Измерение — это не что иное, как количественное указание размера / размера / емкости атрибута продукта / процесса. Метрика программного обеспечения определяется как количественная мера атрибута, которым обладает система программного обеспечения в отношении стоимости, качества, размера и графика. Следующие шаги программиста должны быть сосредоточены на снижении цикломатической сложности, чтобы улучшить читаемость кода и снизить вероятность ошибок.
Свойства цикломатической сложности:
Для каждой категории вычисляется среднее значение целевой переменной, и это значение используется как новый числовой признак. Этап создания новых признаков завершает добавление фичей, которые значительно повышают информативность данных. Он может проводиться на разных стадиях разработки модели и повторяться по мере необходимости, в зависимости от специфики задачи.
Метрика Cognitive complexity или простой способ измерить сложность кода
Крайне важно найти баланс между снижением цикломатической сложности и удовлетворением функциональных требований. Доступно несколько инструментов для расчета цикломатической сложности, важной меры сложности при разработке программного обеспечения. В этой предстоящей публикации в блоге мы углубимся в значение CC для программистов, исследуем его роль в показателях качества программного обеспечения и то, как он помогает в оценке и улучшении сопровождаемости кода. В этом случае исправить было просто — у сопрограммы есть куча задач, поэтому я разбиваю эти задачи на более мелкие сопрограммы и заменяю основной метод вызовами подпрограмм. Общий код не изменился, как и общая сложность самого класса, но теперь основная функция не является чудовищем из 400 строк.
Лекции и учебник по “Качество и тестирование программного обеспечения. Quality Assurance.”
То есть, это те элементы, которые описывают данные и на основе которых алгоритм делает выводы. Это затрудняет понимание поведения кода и проверку его, когда N выходит за какое-то небольшое число. Существует ещё одна форма сложности, которая называется иерархической[англ.].
- Метрика, часто обозначаемая V(G), учитывает количество точек принятия решения или узлов в графе потока управления программой.
- В определённых обстоятельствах они могут демонстрировать низкоразмерное поведение.
- Для каждой категории вычисляется среднее значение целевой переменной, и это значение используется как новый числовой признак.
- Концепция ЦС впервые описана в 1970х Томасом Маккейбом (поэтому называется еще «сложностью программы по Маккейбу») в книге о структурном тестировании и создании правильных тест-кейсов.
Действия, которые необходимо выполнить:
Чтобы вычислить цикломатическую сложность, сначала подсчитайте количество точек принятия решения, таких как циклы, ветвления и условные выражения, в вашем коде. Затем добавьте единицу к счетчику, представляющему единственный путь в коде. Другие метрики, такие как вторая команда и количество ребер в графе потока управления, дополняют понимание структуры кода и ее потенциального влияния на удобство сопровождения. В целом, управление CC имеет решающее значение для повышения качества кода, удобства сопровождения и оптимизации процесса тестирования программного обеспечения. Цикломатическая сложность программы (Cyclomatic complexity of a program) структурная (или топологическая) мера сложности программ, для измерения качества программного обеспечения.
Связь между цикломатической сложностью (CC) и тестированием программного обеспечения
Цикоматическая сложность действительно просто страшное шумное слово. Вы можете вычислить это с помощью формулы E-N+2P, но я бы предложил вам автоматически вычислить это с помощью плагина. Я слышал о правиле, которое следует стремиться держать CC ниже 5, чтобы поддерживать хорошую читаемость и поддерживаемость вашего кода.
Цикломати́ческая сло́жность програ́ммы (англ. cyclomatic complexity of a program) — структурная (или топологическая) мера сложности компьютерной программы. Часто проверка кода может учитывать цикломатическую сложность, даже помечая проблемные функции, которые могут потребовать ручной проверки. Это может сделать его очень полезным инструментом для поддержания чистой и упорядоченной кодовой базы. Этот код, содержащий оператор switch , имеет сложность 6, потому что существует много разных путей, по которым может идти код. Каждый case в операторе switch усложняет задачу, поскольку может привести к разным результатам при разных входных данных.
Сложность может быть найдена по количеству точек принятия решения в программе. Решающими моментами являются if for for for, while, do, catch, case-выражения в исходном коде. Для простой программы, или подпрограммы, или метода P всегда эквивалентно 1. Интегрируйте анализ цикломатической сложности в свой обычный рабочий процесс, чтобы заранее выявлять и устранять потенциальные проблемы на ранних этапах процесса разработки. Применяя этот подход, программисты способствуют созданию более удобных в обслуживании, масштабируемых и надежных программных систем. Используя инструменты, позволяющие сосредоточиться исключительно на сложности, команды могут заранее выявлять потенциальные проблемы на ранних этапах процесса разработки.
В начале цикла управления выясняется проблема или ставится задача, а завершается он получением результата. И снова все действия повторяются, а частота повторения зависит от типа управления. К поставленной цели может привести как прогон одного цикла, так и несколько его итераций. Это ключевой показатель, влияющий на прибыльность добычи криптовалюты, он автоматически пересчитывается каждые две недели. Механизм поддерживает скорость эмиссии биткоинов, не допуская ее ускорения или замедления. Сложность майнинга растет при увеличении вычислительных мощностей в сети и наоборот.
Проведение следующей фазы не значит, что предыдущая полностью закончена. Например, корректировка планов может периодически выполняться в течение всего цикла, а мотивация присутствовать на каждом шаге управления. Сложные признаки могут затруднить интерпретацию модели и понимание того, как она принимает решения. Также стоит упомянуть методы уменьшения размерности, такие как PCA и LDA, которые выделяют главные компоненты или линейные комбинации признаков, помогая снизить размерность данных. Отбор признаков проводится для улучшения производительности модели, снижения ее сложности и предотвращения переобучения. Стоит использовать, когда существует большое количество категорий и некоторые из них встречаются очень редко.
IT курсы онлайн от лучших специалистов в своей отросли https://deveducation.com/ here.
