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研发绩效分析中的程序语义理解与PageRank算法 | InfoQ 公开课


直播简介

软件的核心在于设计和开发,而所有设计和开发都最终体现在源码之中。代码库汇集开发团队大部分智慧结晶,也是开发团队最为直接的产出结果。以代码库为对象的分析,能排除许多弱相关因素,快速提供关于项目整体和开发团队等多个视角的洞见,分析精度可达个人。

软件开发过程优化的两条基本路径,一是改善计划与安排,二是增强评价与反馈。软件工程分析属于评价与反馈侧,能够在工程效率、工程质量、团队工程能力等多方面给出洞见,在较短周期内将反馈给回到计划与安排侧,形成闭环,帮助团队小步快跑,有针对性地改善软件工程质量与效率,建设团队的软件工程能力。从瀑布模型到敏捷开发,软件工程范式的改变正是评价和反馈逐步增强的过程。

直播大纲

  • 研发效能分析技术概览
  • 程序语义理解
  • PageRank & DevRank
  • 研发效能分析体系

听众受益

  • 认识研发效能量化分析,获得相关前沿动态
  • 了解研发效能分析背后的基础技术
  • 了解围绕 PageRank 的图算法
  • 全面认知研发效能分析体系

分享嘉宾

任晶磊,清华大学计算机系博士,前微软亚洲研究院研究员,曾在斯坦福大学、卡内基梅隆大学做访问学者。在软件系统、软件工程领域从事多年前沿研究,多篇论文发表在 FSE、OSDI 等顶尖国际学术会议上;积极贡献开源社区,代码被多个用户广泛的开源项目所使用;亦参与过微软下一代服务器架构设计。专注于研发程序代码库分析技术,度量程序员的软件开发活动和贡献,服务于全球企业的研发数字化和软件工程管理。