软件测试价值提升之路

基于CMMI的软件测试项目过程管理

随着计算机软件技术的广泛应用，计算机软件的质量已成为一个非常重要的问题 软件测试是解决软 ...基于CMMI[1 中的描述，将软件测试管理划分为需求管理、测试项目策划、项目监督与控制、质量保 证、配置管理5个内容。

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CMMI3认证培训 决策分析报告.doc

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CMMI质量管理体系-软件测试缺陷管理.ppt

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P12-CMMI实践解析－决策分析.ppt

CMMI 实践解析第十二部分 决策分析 1、决策分析概述 2、决策与分析（DAR） 3、决策分析的准则设计 4、决策分析总结

CMMI-决策分析和解决方案过程.docx

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CMMI质量管理体系-软件测试缺陷管理教育课件.ppt

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P13-CMMI实践解析－软件配置管理.ppt

CMMI 实践解析第十三部分 软件配置管理 1、软件配置管理概述 2、软件配置管理（CM） 3、软件配置管理原理 4、软件配置管理总结

基于CMMI的软件测试过程度量模型

随着信息技术的迅猛发展，计算机软件己渗透到社会生活的方方面面。与此同时，软件项目规模的不断壮大、功能的增强和复杂度的增加，软件的成本、进度、质量也变得更加难以控制，这使得软件差错的经济代价和社会代价...

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CMMI3 级管理全套流程模板

0：文档评审总结 1：项目管理过程 2：质量与分析过程 3：质量保证过程 4：配置管理过程 5：评审过程 6：决策与分析过程 7：培训过程 8：组织过程管理 9：需求管理过程 10：需求收集过程 11：需求分析过程 12：设计...

CMMI3决策分析与决定过程规程及模板

主要包括了CMMI3决策分析和决定过程的标准规程及相关模板

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CMMI5软件过程管理成熟度模型5级全套模板及培训教材合集.zip

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CMMI 需求管理过程域 介绍 ppt

CMMI 需求管理过程域 介绍 ppt 需求管理（REQM）（CMMI-DEV）的目的是管理项目产品和产品组件的需求，并确保这些需求与项目计划和工作产品之间的一致性。 本过程域要实现以下目标：1）开发活动早期要确保需求被正确...

北京用友-CMMI5软件过程管理-管理规范文档

北京用友-CMMI5软件过程管理-管理规范文档，备份一个，以后自己用

CMMI课件PPT（CMMI1.2文档）

对CMMI进行系统的介绍，附CMMI1.2文档资料。学习CMMI必备资料。

Python金融量化的高级库：TA-Lib-0.4.24（包含python3.7、3.8、3.9、3.10的32位和64位版本）

TA-Lib（Technical Analysis Library, 即技术分析库）是Python金融量化的高级库，涵盖了150多种股票、期货交易软件中常用的技术分析指标，如MACD、RSI、KDJ、动量指标、布林带等。但很多人安装指标计算ta-lib库就总报错，就可以在这里找到包下载后安装。 文件举例：TA_Lib‑0.4.24‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 命名解释：包名-版本号-cp37代表适用于python3.7版本-win代表windows平台-amd64表示64位版本（与python版本要一致） 假定文件下载到d盘根目录，使用如下命令进行安装： pip install d:\TA_Lib‑0.4.24‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl 原文链接：https://blog.csdn.net/popboy29/article/details/126140862 建议使用360压缩进行解压。

xthreg2命令安装包

门槛回归 门限回归 stata 门槛面板 门槛回归（Threshold Regression）是一种非线性回归方法，它假设因变量在自变量上存在一个或多个阈值，当自变量超过或达到这个阈值时，因变量的变化发生了显著的跃迁。因此，门槛回归可以用来分析因变量对于自变量的非线性响应，特别是当因变量的响应在某个阈值点发生了显著变化时。 门限回归（Tobit Regression）是一种特殊的门槛回归方法，它被广泛用于处理截尾数据或半截尾数据。在门限回归中，因变量的值只有在一个阈值以上才能被观测到，而在这个阈值以下，因变量的值被截断或缺失。因此，门限回归通常用于分析存在截尾数据或半截尾数据的情况下，自变量对于因变量的影响。 Stata是一种常用的统计软件，可以进行门槛回归和门限回归分析。使用Stata进行门槛回归和门限回归分析需要使用特定的命令，如"threshold"和"censored"命令。 门槛面板（Threshold Panel）模型则是一种将门槛回归和面板数据模型相结合的方法。在门槛面板模型中，因变量的非线性响应在面板数据中是存在的，而这种响应是通过将截距项或斜率项或两者都设置为门

2022泰迪杯数据分析技能赛B题代码 Jupyter Notebook

2022泰迪杯数据分析技能赛B题一等奖 方案及赛后总结：https://blog.csdn.net/u014111377/article/details/127905972 欢迎学习交流 任务1：数据探索与清洗 任务2：产品营销数据可视化分析 任务3：客户流失因素可视化分析 任务4：特征构建 任务5：银行客户长期忠诚度预测建模

统计数模历年优秀论文-全国大学生统计建模大赛

为在大学生中倡导学习统计、应用统计的良好氛围，促进大学生关注经济社会热点难点问题，适应大数据时代下高校及统计部门对统计人才的培养要求，中国统计教育学会、全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会联合举办2021年（第七届）全国大学生统计建模大赛，本届大赛主题为“数据新动能的统计测度研究”，旨在提高大学生数据挖掘、数据分析、运用统计方法及计算机技术处理数据的能力，加强创新思维意识，助力推进统计现代化改革。经过一年的筹备、征集和筛选评议工作，最终选出这26篇优秀论文集结成册，展示当代大学生的统计应用能力和研究水平。 欢迎扫描以上二维码订阅 扫一扫在手机打开 上一篇： 《2022年（第八届）... 下一篇： 关于公布2022年（第... 评论262 0/150 提交 热门评论 相关推荐 关于公布2023年（第九届）全国大学生统计建模大赛报名信息的通知 大赛动态 2023-04-10 10:00595451143 《2023年（第九届）全国大学生统计建模大赛主题解读》（视频） 大赛动态 2023-04-06 09:0046299990 “全国大学生统计建模大赛”成功入

2022年美赛（MCM）C题M奖论文

2022年美赛（MCM）C题M奖论文，查看论文需要1.9元，不是很贵，欢迎支持我们。学术生涯不易，希望大家理解，嗷嗷待哺欢迎投喂！

Origin中【CorrelationPlot】插件

Origin中【CorrelationPlot】插件 下载后解压，直接拖动到Origin主界面右侧APP界面中即可使用，下载一次后，后面不需要再进行设置，每次打开直接使用即可。

python数据分析大作业-爬虫、建立模型、可视化、结论分析

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全国空气质量监测数据集

据。数据集共包含197个CSV文件，每个文件对应一个城市的监测数据。 数据集的列包括以下几项信息： 日期：记录了每个数据点的日期。 质量等级：表示该日期的空气质量等级，通常使用颜色等级表示，如优、良、轻度污染、中度污染等。 AQI指数：代表空气质量指数，是一个综合指标，用于描述空气质量的整体状况。 当天AQI名：对应AQI指数的分类名称，如优、良、轻度污染、中度污染等。 PM2.5：表示空气中的可吸入颗粒物（颗粒直径小于等于2.5微米）的浓度。 PM10：表示空气中的可吸入颗粒物（颗粒直径小于等于10微米）的浓度。 So2：表示空气中二氧化硫的浓度。 No2：表示空气中二氧化氮的浓度。 Co：表示空气中一氧化碳的浓度。 O3：表示空气中臭氧的浓度。 除了原始数据外，该数据集还经过了数据清洗和预处理的过程。在数据清洗过程中，可能对缺失值和异常值进行了处理，以确保数据的完整性和准确性。 这个数据集对于研究和分析全国各城市的空气质量状况非常有价值。通过对这些数据的分析，可以揭示不同城市在不同时间段的空气质量变化趋势、污染物浓度的差异以及可能的污染源。

天气数据爬取的源代码-可以运行

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计算方法-上机作业-示例【仅供交流参考】

目 录【仅供交流参考，严禁抄袭！！！】 1 利用共轭梯度法求解大规模稀疏方程组 1.1 算法原理 1.2 程序框图及使用说明 1.3 具体算例及计算结果 1.4 最速下降法原理及程序框图 1.5 结果分析与比较 2 最小二乘拟合问题的求解 2.1 算法原理 2.1.1线性最小二乘法 2.1.2最小二乘法拟合函数方法 2.2 最小二乘法程序框图及使用说明 2.3 具体算例及计算结果分析 3 利用迭代法求解非线性方程及方程组 3.1 求解非线性方程的迭代法 3.1.1 二分法 3.1.2 简单迭代法 3.1.3 牛顿法 3.1.4 弦割法 3.1.5具体算例及计算结果（包括程序说明） 3.2 求解非线性方程组的迭代法 3.2.1 牛顿法 3.2.2 弦割法 3.2.3 布洛依登法 3.2.4 具体算例及计算结果（包括程序说明） 4 工程领域实际问题的计算求解 4.1题目要求 4.2实际应用问题 4.3问题分析及解决方法 4.4算法原理 4.5计算结果及分析（包括程序使用说明） 附录1 共轭梯度法求解大规模稀疏方程组程序 附录2 三对角矩阵A、右端项b生成程序

GARCH-MIDAS、DDC-MIDAS模型MATLAB代码

2,4版 可以估计DCC-MIDAS adl-MIDAS DCC-GARCH