Probabilistic Machine Learning – 第 2 页 – Cloud-Edge, Uncertainty; Possible Things Have Become Easy

Probabilistic Machine Learning

产品中的 Hotspot算法: 基于配置库中代码所隐藏的开发者行为,高效的提升产品的质量与开发的效率

前言: 在软件开发中, 我们一直藉由设计冲刺、敏捷开发、软件工程、自动化的测试、部署工具等, 期望能 Continue Reading

方俊贤; Ken Fang; A9 Atlas 工作室; @deva9ken; kenfang@deva9.com

专利号: 201910652769.4; 一种深度学习的算法, 预测微服务持续发布、持续部署后对产品整体质量的影响, 获得国家知识财产局专利; 符合专利法实施细则第 44 条的规定。

主要专长: 运用深度学习, 预测微服务发布或部署后的质量, 以提升微服务开发的效率与质量。微服务架构设计与开发。探索性测试。有价值的产品特性挖掘。使用者行为 (场景) 分析。领域驱动设计。

曾任职于: 腾讯科技 (深圳) 有限公司软件开发过程改进专家; 雅各布森软件 (北京) 有限公司首席谘询顾问; Rational 资深谘询顾问。

有二十多年半导体、电信产业、军事研究单位与互联网的产品研发与咨询服务等的经验。

于 Illinois Institute of Technology, Chicago, USA 获得电子计算机科学硕士。