外部標準：
1. 給客戶帶來的損失
。比如資料錯誤，系統宕機。把損失換成金錢，除以此系統本來可以賺的利潤，達到乙個百分比：
標準1： 客戶損失金額/利潤
說明：得到這個資料可能比較困難，現實有很多情形，我們可以靈活處理。一般的小問題客戶並不去計算損失，只要我們及時的把問題解決了就行了。然而我們總是要付出人力成本的,這些成本當然會降低公司利潤。
2. 客戶的抱怨。比如使用者體驗差等。
標準2： 負面反饋/所有反饋
說明：這個是不能量化的東西。我們只求乙個估計的值，比如從使用者滿意度調查中取得資料。bug並不一定能產生負面反饋，比如當你的系統使用者體驗很好，某些地方超過使用者期望，使用者對那些次要的缺陷也會很寬容了。
3. 客戶報告的bug。
標準3： 客戶報告的bug/所有發現的bug
說明：這裡可以督促我們測試人員在上線前盡可能的把所有bug找出來。
內部標準：
1. 設計和**質量。
標準4：修復bug成本/開發總成本
說明：這裡的成本一般指「人/日」等資料。好的設計和**，改起來會很快，那麼這個比值就會很小。這個指標另外也可以督促開發人員盡可能的在測試之前消除bug，因為bug越少，這個比值也會越小。
2. 需求分析質量。
標準5：需求變化量/需求總量
說明：這裡的「需求變化」指由於公司內部的需求分析人員失誤而造成的更改。關於如果確定這個「量」，應該結合公司實際來確定。
最終的數值由上面5個比值而來，根據實際情況，賦予不同的權重。假如最後加起來的值為x, 則：
q=(1-x)*100
q值越大，質量越好。最理想的情況是100分，最壞的分數會是乙個負數。
mysql穩定性 MySQL的穩定性
isam表處理器 穩定 它管理所有在mysql 3.22和早期版本中的資料的儲存和檢索。在所有mysql版本中，中已經沒有乙個單獨 報告的 錯誤。得到乙個損壞的資料庫表的唯一已知方法是在乙個更新中途殺死伺服器，即使這樣也不大可能破壞任何資料而不能挽救，因為所有資料在每個查詢之間被倒入 flush 到...
模型穩定性指標 PSI
由於模型是以特定時期的樣本所開發的，此模型是否適用於開發樣本之外的族群，必須經過穩定性測試才能得知。穩定度指標 population stability index psi 可衡量測試樣本及模型開發樣本評分的的分布差異，為最常見的模型穩定度評估指標。其實psi表示的就是按分數分檔後，針對不同樣本，或...
排序演算法穩定性和不穩定性歸類
這幾天筆試了好幾次了，連續碰到乙個關於常見排序演算法穩定性判別的問題，往往還是多選，對於我以及和我一樣拿不準的同學可不是乙個能輕易下結論的題目，當然如果你筆試之前已經記住了資料結構書上哪些是穩定的，哪些不是穩定的，做起來應該可以輕鬆搞定。本文是針對老是記不住這個或者想真正明白到底為什麼是穩定或者不穩...