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软件测试自我评价

1、【篇一】软件测试自我评价 XXX年2月2日，我有幸成为北京超图一员，应聘为公司的java软件工程师。入任职以来，在部门领导的带领下，自己感觉无论学习、技术、生活等方面都有很大的提升。

2、软件测试人员的自我评价 篇1 我最初参加测试工作的时候，不知道什么是软件测试，集成测试和系统测试的概念经常混淆， CMM 是什么就更加不知道了。

3、、责任感强，沉着冷静，善于分析问题，对工作和生活充满热情，做事有始有终。4 、工作认真负责，具备良好的沟通能力和团队合作精神。

4、大学生软件开发类简历自我评价篇一 具有很强的团队精神，有良好的组织和协调能力，有强烈的集体荣誉感。自学能力强，喜欢钻研新技术，敢于面对和克服困难。熟练使用spring+struts+hibernate整合开发。

5、测试，需要对工作非常认真，不允许对测试项存在遗漏，这也需要耐心。工作方面要有激情，同时也要会反思，懂得总结。

6、毕业生软件工程个人简历自我鉴定 由于本人大学前两年学的是信息与计算科学，这两年学了较多的数学基础课程，自我评价数学功底还不错。那时我只学习了C语言，但对计算机就比较感兴趣。

管理信息系统评价的目的和指标有哪些?

1、评价指标有：重要性、经济性、及时性、友好性、准确性、实用性、安全可靠性、信息量、效益性、服务程度。

2、我参考了下博云软件的观点得出以下几点技术性能指标：系统平均无故障时间，系统联机响应时间、处理速度和吞吐量，系统操作是的灵活性和方便性，系统加工数据的准确性，系统的可扩充性，系统的可维护性。

3、常用数据库管理系统的特点 （略） 输出设计（简单应用）1输出设计的目的和内容 目的：保证输出表格方便地为使用者服务，正确及时的反映和组成用于生产或服务部门的有用信息。

推荐系统之评估方法和评价指标PR、ROC、AUC

1、评价指标主要用于评价推荐系统各方面的性能 ，按照应用场景可以分为离线评估和线上测试。

2、ROC曲线一般都会处于0.5-1之间，所以AUC一般是不会低于0.5的，0.5为随机预测的AUC。AUC越大，反映出正样本的预测结果更加靠前，推荐的样本更能符合用户的喜好。

3、虽然在数值的倍数上看，FPR 是提高了 100 倍，更大，但是体现在曲线上，由于其数量级太小，并不会给人观感上提升的感觉；相反，PR-AUC 上的数量级比 ROC-AUC 大得多，有着肉眼可见的提升。

4、F1-score：精确率和召回率的调和平均数，同时考虑了二者的表现。ROC曲线和AUC值ROC曲线是将分类器真正例率TPR对假正例率FPR的曲线，AUC（Area Under Curve）是ROC曲线下的面积。

5、ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）指标是医学、生物、情报检测等领域常用的评估分类模型性能的指标。其基本思想是采用不同的阈值，绘制出一条曲线来描述分类模型的灵敏度和特异度之间的关系。

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