​大家都知道，大数据之路推荐的建模原则是 l高内聚和低辑合 将业务相近或者相关、粒度相同的数据设计为一个逻辑或者物理模型：将高概率同 时访 问的数据放一起 ，将低概率同时访问的数据分开存储。 l核心模型与扩展模型分离 建立核心模型与扩展模型体系，核心模型包括的宇…

测试用例好坏的评判标准 首先纠正一个误区，测试用例不是越多越好？相反如果测试用例中冗余用例太多，这样在执行测试用例会浪费大量测试人力，而且不会产生测试效果。 另外我们测试的目的是去保证我们软件质量符合客户的要求，不要走偏了，所以有以下标准 标准如下：

首先的要理解事物的核心概念，然后是核心概念的关键指标，然后是关键指标的当前发展水平，最后进行评价。 举例： 一台笔记本的主要指标，cpu，硬盘，内存、屏幕、电池和散热，性能价格比&am…

一个业务功能上线后，如何评价其好坏？ 不能简单的通过上线后的表现来看，也不能看上线后某一个时间段的表现，而是要通过趋势，看业务是上升趋势，还是下降趋势。然后才能得出这个业务的好坏。如果你仅仅看一段…

原文标题： 《Understanding of Internal Clustering Validation Measures》 发表在2010IEEE International Conference on Data Mining 应该译为“内部聚类效果测量的一些理解”，我译成了大白话，也没错，这篇文章讲的就是如何评价…

数据模型如何论好坏 |0x00 数据模型的选择 最常见提到的有四种：范式、维度、DataVault、Anchor。在传统行业中，范式很流行，在互联网行业中，维度很流行，另外两种就“只闻其名,不见其人”了。 如果论这四种方法&#xff…

我们一般从可维护性、可读性、可扩展性、可测试性、可复用性、简洁性来评价代码的质量。 可维护性 所谓维护无外乎就是修改bug、修改老的代码、添加新的代码之类的工作。代码易维护指的是在不破坏原有代码设计、不引入新的bug的前提下，能够快速的修改或者添加代码…

如何评价一个网站的好坏 判断一个东西的好坏，我们要从它的专业和非专业来看。 对于判断评价网站的好坏来讲，我们要从技术方面和用户体验： 网站的整体策划 首先在做网站之前给要做的网站一个明确的定位，给网站定位后明确建站目的是…