pyarmor 打包模块
Pyarmor 混淆，加密下面是一个简单的使用Pyarmor混淆Python脚本的例子。 假设我们有一个名为hello.py的Python脚本，内容如下： 12# hello.pyprint("Hello, World!") 我们可以使用Pyarmor将其混淆并加密。首先，我们需要安装Pyarmor： 1pip install pyarmor 然后，在命令行中进入hello.py所在的目录，并执行以下命令： 1pyarmor obfuscate hello.py 这个命令将会在当前目录下生成一个名为dist的目录，其中包含了一个名为hello.py的混淆和加密后的Python脚本。我们可以将这个脚本分发给其他人使用，但如果他们没有正确的许可证文件，脚本将无法正常运行。 为了生成许可证文件，我们需要执行以下命令： 1pyarmor licenses --expired 2023-12-31 1 这个命令将会在当前目录下生成一个名为license.lic的许可证文件，有效期至2030年12月31日，同时给许可证文件指定了一个名为1的ID号。需要注意的是，这个ID ...
生产任务接收流程
生产任务接收流程生产任务接收流程是指在生产计划确定后，将生产任务分配给生产车间或生产班组，并确保生产任务得到准确、及时的执行的过程。 生产任务接收流程一般包括以下步骤： 接收生产任务：生产计划部门将制定好的生产任务分配给生产车间或生产班组，通知相关负责人接收生产任务。 确定生产计划：生产车间或生产班组接收生产任务后，需要根据生产任务的要求和生产能力，制定具体的生产计划，包括生产所需的物料、人员和设备等资源的安排。 生产准备：生产车间或生产班组在生产前需要进行生产准备工作，包括设备的检查和维护、物料和零部件的准备、工艺流程的确认等。 生产执行：生产车间或生产班组根据生产计划开始执行生产任务，生产过程中需要对生产流程进行监控和控制，确保生产过程的稳定和质量。 生产数据记录：生产车间或生产班组需要对生产过程进行数据记录，包括生产数量、生产质量、设备运行状态等，以便进行生产效率和质量的分析和评估。 生产任务完成：生产车间或生产班组在完成生产任务后，需要进行产品质量检验和包装，准备发货或存储。 生产任务反馈：生产车间或生产班组需要将生产任务的执行情况及时反馈给生产计划部门或生产管理 ...
效能研发——总纲
定义——效能研发“效能研发”通常翻译为 “Efficiency Research and Development”，是指一种旨在提高组织或企业效率的研发活动。该过程通常包括以下步骤： 识别瓶颈：通过对业务流程和系统进行分析，识别组织中的瓶颈和低效率点。 设计解决方案：根据瓶颈和低效率点的识别结果，设计出改进业务流程和系统的解决方案。 实施改进：根据设计的解决方案，实施业务流程和系统的改进。 监测效果：监测改进的效果，收集数据并进行分析，以评估改进是否达到了预期的效果。 通过有效的效能研发过程，组织可以提高工作效率，降低成本，提高产品和服务质量，增加客户满意度，促进组织的可持续发展。 宗旨——效能研发效能研发是一种管理方法，旨在提高组织或企业的效率和绩效。它可以应用于各种不同的组织，包括企业、政府机构、非营利组织等。实施效能研发的过程中，需要进行详细的分析，包括流程分析、数据分析、成本分析等，以识别组织中的低效率点和瓶颈，并设计出相应的解决方案。 在设计解决方案的过程中，可以采用不同的方法和工具，包括流程重组、信息技术、自动化等。通过实施改进，可以提高组织的效率和绩效，为组织 ...
效能研发——流程分析
组织内部的业务流程进行分析流程分析是指对组织内部的业务流程进行分析，找出流程中的瓶颈和不必要的环节，并提出改进方案，以提高组织的效率和生产力。以下是进行流程分析的一般步骤： 了解流程：首先需要了解业务流程的整体情况，包括流程的目的、步骤、参与者，以及可能存在的问题和挑战。 收集数据：收集流程的数据，包括流程的流转时间、流程中的参与者、流程中使用的工具和技术等，以便后续的分析和比较。 制定流程图：制定流程图，将业务流程的各个步骤和参与者清晰地展示出来，以便更好地理解和分析流程。 识别问题：对流程中存在的问题进行识别和分析，包括重复环节、冗余步骤、等待时间、瓶颈等，以找出流程中的瓶颈和不必要的环节。 分析原因：分析流程中存在问题的原因，包括流程设计不合理、参与者技能不足、工具和技术无法支持等，以找出问题的根本原因。 提出改进措施：根据分析结果，提出改进措施，包括简化流程、优化流程、培训参与者、升级工具和技术等，以提高流程的效率和生产力。 实施和监控：实施改进措施，并对流程进行监控和评估，以确保改进措施的有效性和可持续性。 总之，流程分析是一个系统性的过程，需要仔细地了解流 ...
效能研发——监控与数据采集
数据分析和监测当涉及到数据分析和监测时，以下是一些更具体的策略和实践，可以帮助组织实现更好的效能研发： 确定关键绩效指标 在实施数据分析和监测之前，组织应该确定关键绩效指标（KPIs），以便监测业务流程的效率和绩效。这些KPIs应该与组织的战略目标和业务需求保持一致，并应该能够量化业务流程的效率和绩效。 收集和整理数据 收集和整理相关的业务数据和绩效数据，包括业务流程数据、客户反馈数据、成本数据等，以便进行后续的数据分析和监测。数据应该被收集和整理在一起，并应该能够被轻松地访问和分析。 使用数据分析工具和技术 数据分析工具和技术可以帮助组织识别低效率点和瓶颈，找出问题的根本原因，并提出相应的解决方案。这些工具和技术包括统计分析、数据挖掘、机器学习等，可以帮助组织在数据中发现模式和关系，以便做出更好的商业决策。 设计监测计划 在实施改进方案之后，组织需要设计一个监测计划，以便收集数据并监测改进的效果。监测计划应该包括收集数据的频率、数据收集的方法、数据分析的方法等，以便组织能够评估改进方案是否达到了预期的效果。 采取行动 通过数据分析和监测，组织可以识别低效率点和瓶颈 ...
研发效能
研发效能是指企业在进行新产品、新技术研发过程中，通过优化研发流程和提高研发质量，实现更高效的研发成果和更快的市场反应速度的能力。研发效能是企业在竞争中取得优势的关键因素之一，对企业的长期发展具有重要意义。 研发效能包括几个方面的因素，如： 研发周期：研发周期指从研发项目启动到研发成果发布的时间。研发周期越短，企业的市场反应速度就越快。 研发成本：研发成本是指投入到研发项目中的资源成本，包括人力、物力、财力等。研发成本越低，企业的研发效能就越高。 研发质量：研发质量是指研发成果的质量水平，包括技术水平、创新能力、市场竞争力等。研发质量越高，企业的市场竞争力就越强。 研发资源利用率：研发资源利用率是指企业在进行研发活动时，利用研发资源的效率。研发资源利用率越高，企业的研发效能就越高。 总之，研发效能是企业在研发过程中的综合能力，包括研发周期、研发成本、研发质量和研发资源利用率等因素，是企业在竞争中取得优势的关键因素之一。 研发效能是指通过优化研发流程和提高研发质量，实现更高效的研发成果和更快的市场反应速度。以下是一些可能有帮助的方法，可以帮助识别研发过程中的瓶颈： 收集数据： ...
敏捷度量
敏捷度量敏捷度量是一种用于跟踪和评估敏捷开发过程中进度和质量的方法。敏捷度量的目的是帮助团队了解自己的工作状态，发现潜在问题，并及时采取措施，以保证项目的成功交付。 以下是敏捷度量中常用的指标： 燃尽图（Burndown Chart）：用于跟踪迭代内剩余工作量的折线图，帮助团队了解进度和预测完成时间。 迭代速率（Velocity）：衡量团队在每个迭代内完成的工作量，用于预测团队在接下来的迭代内能够完成的工作量。 代码覆盖率（Code Coverage）：衡量测试用例覆盖代码的程度，可以帮助团队评估测试的全面性和质量。 故事点（Story Points）：用于评估用户故事规模和复杂度的相对指标，帮助团队估算工作量和预测进度。 缺陷率（Defect Rate）：衡量代码中缺陷的数量和比例，可以帮助团队评估代码质量和发现潜在问题。 团队参与度（Team Engagement）：衡量团队成员参与项目的程度和质量，包括会议参与、任务完成、沟通反馈等方面。 创新度（Innovation）：衡量团队在项目中提出新想法和解决方案的程度和质量，可以帮助团队评估创新能力和潜力。 敏捷度量的 ...
敏捷度量
如何结合其他研发度量指标进行分析和评估？研发度量是指在软件开发过程中，用于评估团队工作效率和项目进展情况的指标体系。除了迭代速率之外，还有很多其他的研发度量指标，如需结合其他研发度量指标进行分析和评估，可以按照以下步骤进行： 确定关键研发度量指标：根据项目的特点和要求，确定关键研发度量指标。例如，代码质量、测试覆盖率、缺陷修复时间等。 收集数据并分析：根据确定的研发度量指标，收集相关数据，并对数据进行分析。例如，对于代码质量，可以使用静态代码分析工具进行扫描，并对扫描结果进行统计和分析。 评估团队工作效率：根据分析结果，对团队的工作效率进行评估。例如，如果代码质量得分较高，说明团队的编码质量较好，工作效率相对较高；如果测试覆盖率较低，说明团队的测试工作还需要进一步加强。 评估项目进展情况：根据研发度量指标的变化趋势，评估项目的进展情况。例如，如果代码质量得分越来越高，说明项目的代码质量在不断改善；如果缺陷修复时间越来越短，说明团队在快速响应和解决问题方面取得了进展。 做出计划调整：根据评估结果，对项目计划进行调整。例如，如果测试覆盖率较低，可以考虑增加测试资源或优化测试策略； ...
PP-YOLO优化深度解析
优化策略 Image Mixup提升模型抗空间扰动的影响 预处理配置中设置 Label Smooth激活函数 防止过拟合 Synchronized Batch Norm多卡GPU 数据同步 帮助多卡的卡间同步 ResNet-Dstride=2 通过调整RestNet 模型在采样阶段，提升模型精度 Deformable Conv可变行卷 学习卷机核 权重 形状 dcn_v2_stages: [5] 在第五阶段使用可变形卷积 Drop Block减少过拟合 提高网络泛化能力 Exponential Moving Average指数滑动平均 历史滑动平均
PP-YOLO优化策略详解
Larger Batch Size IoU Loss IoU: 检测框定位精度标准 评判预测框的检测精度 可以防止loss抖动 Rnn 才用优化 实时的计算iou，并将负值加入到训练过程中 真实框的交集➗预测框的并集 IoU Aware分值=预测框中的物体*对应的类别 目标概率 会被 NMS掉 source = objectness * classification IOU 作为定位精度 防止被 NMS,做了加权的操作 Grid Sensitve后处理 在偏移上乘一个系数 提升精度 Matrix NMS 防止同类别重叠，被NMS撸掉， 提供一个惩罚机制，保留下来分值低的框，给到后面进行预测 Coord Conv SPP 不同尺度的池化窗口提取特征 SSLD 知识蒸馏 backbone 选择较大的教师模型来训练小的模型